Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-14 11:51 UTC

qiboteam / qibolab

Quantum hardware module and drivers for Qibo.

PythonApache-2.0★ 62 estrellas⑂ 34 forksdesde may 2021Ver en GitHub ↗

qiboteam/qibolab tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, AI Readiness (49/100). Se actualizó por última vez hace 2 días. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

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.

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

Titularidad

qiboteamOrganización

97 seguidores43 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

Registro	Paquete	Versión	Descargas / mes	Versiones	Última publicación
PyPI	qibolab	0.2.16	-	32	hace 60 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

36/36	Recencia de push — último push hace 2 días
36/36	Cadencia de commits — 52/52 semanas con commits
18/18	Volumen de commits — 835 commits en el último año
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	835
human_commit_share	0,98
days_since_last_push	2
active_weeks_last_year	52

Disciplina de publicación

100Excepcional

Cómo se puntúa

27/27	Publica versiones — 32 versiones publicadas
36/36	Recencia de las versiones — última versión hace 60 días
27/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~43,4 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	32
latest_release_tag	v0.2.16
releases_from_tags	no
days_since_latest_release	60
mean_days_between_releases	43,4

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?

53Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

49Débil

Cómo se puntúa

29/60	Estrellas — 62 estrellas
12.7/25	Forks — 34 forks
7.2/15	Observadores — 21 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	34
stars	62
watchers	21
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

57Moderado

Cómo se puntúa

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
0/18	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	5
has_contributing	no
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	no
readme_badge_services	codecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_template	sí

Sostenibilidad y Gobernanza

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

82Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

84Excelente

Cómo se puntúa

43.2/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 4 contribuyente(s)
17.8/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 21% de los commits
13.5/13.5	Amplitud de contribuyentes — 38 contribuyentes
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations

Datos de entrada utilizados

bus_factor	4
contributors_sampled	38
top_contributor_share	0,21

Capacidad de respuesta a issues y PR

80Excelente

Cómo se puntúa

29.1/42	Resolución de issues — 69% de issues cerradas
25.3/30	Aceptación de PR — 833/988 PR decididos fusionados
0/13	Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Datos de entrada utilizados

merged_prs	833
open_issues	171
closed_issues	388
prs_merged_7d	4
prs_decided_7d	5
prs_merged_30d	11
prs_decided_30d	12
issue_closed_ratio	0,694
closed_unmerged_prs	155
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

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

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20	Dominio verificado
14.3/25	Alcance del propietario — 97 seguidores de qiboteam
24/25	Trayectoria — 43 repos públicos, cuenta de ~6 años

Datos de entrada utilizados

followers	97
owner_type	Organization
is_verified	no
owner_login	qiboteam
public_repos	43
account_age_days	2428

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 60 días
20/20	Historial de versiones — 32 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	qibolab
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	60

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 5 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 — 7 out of 7 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

90Excelente

Cómo se puntúa

30/30	README
25/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://qibo.science
10/10	Descripción del repositorio
10/10	Topics — 2 topics
0/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	quantum-computing, quantum-control
has_wiki	no
homepage	https://qibo.science
docs_site	https://qibo.science
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?

71Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

64Moderado

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 — 7 out of 7 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
7.5/7.5	Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5	Contributors — project has 15 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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — sin datos
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5	Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	6,4

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

35/35	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	7
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:qibolab@0.2.16 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 7 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.

49Débil · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

18Crítico

Cómo se puntúa

0/45	Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15	Documentación legible por máquinas (llms.txt)
18.5/40	Historial de commits legible — 34 de 98 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)

Datos de entrada utilizados

has_llms_txt	no
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,347
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

71Bueno

Cómo se puntúa

18/18	Arranque con un solo comando — doc/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 — 5 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8	Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

has_nix	no
has_tests	sí
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	no
typed_language	no
bootstrap_files	doc/Makefile
has_devcontainer	no
has_linter_config	sí
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,05
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Legibilidad del código para modelos

55Moderado

Cómo se puntúa

0/45	Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55	Tamaños de archivo manejables — 0/176 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	25.886
source_files_sampled	176
oversized_source_files	0

Datos clave

62estrellas de GitHub

38contribuidores

835commits en los últimos 12 meses

2días desde el último push

32versiones publicadas

4factor bus

171issues abiertas

PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi download statistics for 'qibolab' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 34 ⇿

0Estrellas

34Forks

32Versiones

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 2Parche 30

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 6.4 / 10

6.4agregado

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 · 2026-09-14 11:51 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	7 out of 7 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
10	Code-Review	all changesets reviewed
10	Contributors	project has 15 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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/d	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Dependencias directas 5

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
PyPI	numpy	`>=2.0.0,<3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	scipy	`>=1.13.0,<2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.4.0,<3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`>=6.0.0,<7.0.0`	pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2.32.0,<3.0.0`	pyproject.toml

Todas las dependencias 252

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 10 paquetes directos y 242 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
PyPI	numpy	`2.2.6`	directa
PyPI	numpy	`2.4.6`	directa
PyPI	numpy	`2.5.3`	directa
PyPI	pydantic	`2.13.4`	directa
PyPI	pydantic	`2.13.5`	directa
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	directa
PyPI	requests	`2.34.2`	directa
PyPI	scipy	`1.15.3`	directa
PyPI	scipy	`1.17.1`	directa
PyPI	scipy	`1.18.1`	directa
PyPI	accessible-pygments	`0.0.5`	indirecta
PyPI	alabaster	`1.0.0`	indirecta
PyPI	alembic	`1.18.4`	indirecta
PyPI	alembic	`1.19.2`	indirecta
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirecta
PyPI	annotated-types	`0.8.0`	indirecta
PyPI	antlr4-python3-runtime	`4.13.2`	indirecta
PyPI	appnope	`0.1.4`	indirecta
PyPI	appnope	`1.0.0`	indirecta
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirecta
PyPI	asttokens	`3.0.2`	indirecta
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirecta
PyPI	autobahn	`25.12.2`	indirecta
PyPI	autobahn	`26.7.1`	indirecta
PyPI	babel	`2.18.0`	indirecta
PyPI	beautifulsoup4	`4.15.0`	indirecta
PyPI	bleach	`6.4.0`	indirecta
PyPI	broadbean	`0.14.0`	indirecta
PyPI	broadbean	`0.15.0`	indirecta
PyPI	cbor2	`5.9.0`	indirecta
PyPI	cbor2	`6.1.2`	indirecta
PyPI	certifi	`2026.6.17`	indirecta
PyPI	certifi	`2026.7.22`	indirecta
PyPI	cf-xarray	`0.11.3`	indirecta
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirecta
PyPI	cffi	`2.1.1`	indirecta
PyPI	charset-normalizer	`3.4.7`	indirecta
PyPI	charset-normalizer	`3.5.1`	indirecta
PyPI	click	`8.4.1`	indirecta
PyPI	click	`8.5.0`	indirecta
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirecta
PyPI	cma	`3.4.0`	indirecta
PyPI	cma	`4.4.4`	indirecta
PyPI	cmap	`0.7.2`	indirecta
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirecta
PyPI	colorlog	`6.10.1`	indirecta
PyPI	colorlog	`6.12.0`	indirecta
PyPI	comm	`0.2.3`	indirecta
PyPI	contourpy	`1.3.3`	indirecta
PyPI	coverage	`7.14.1`	indirecta
PyPI	coverage	`7.16.0`	indirecta
PyPI	cryptography	`50.0.0`	indirecta
PyPI	cryptography	`50.0.1`	indirecta
PyPI	cycler	`0.12.1`	indirecta
PyPI	dask	`2026.6.0`	indirecta
PyPI	dask	`2026.8.0`	indirecta
PyPI	debugpy	`1.8.21`	indirecta
PyPI	decorator	`5.3.1`	indirecta
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	indirecta
PyPI	diffrax	`0.7.2`	indirecta
PyPI	docutils	`0.21.2`	indirecta
PyPI	docutils	`0.22.4`	indirecta
PyPI	dynamiqs	`0.3.4`	indirecta
PyPI	equinox	`0.13.8`	indirecta
PyPI	executing	`2.2.1`	indirecta
PyPI	fastjsonschema	`2.21.2`	indirecta
PyPI	fonttools	`4.63.0`	indirecta
PyPI	fonttools	`4.64.0`	indirecta
PyPI	fsspec	`2026.6.0`	indirecta
PyPI	fsspec	`2026.7.0`	indirecta
PyPI	furo	`2025.12.19`	indirecta
PyPI	greenlet	`3.5.1`	indirecta
PyPI	greenlet	`3.5.5`	indirecta
PyPI	h5netcdf	`1.8.1`	indirecta
PyPI	h5py	`3.16.0`	indirecta
PyPI	hyperlink	`21.0.0`	indirecta
PyPI	idna	`3.18`	indirecta
PyPI	idna	`3.19`	indirecta
PyPI	imagesize	`2.0.0`	indirecta
PyPI	imagesize	`2.0.1`	indirecta
PyPI	importlib-metadata	`9.0.0`	indirecta
PyPI	importlib-metadata	`9.0.1`	indirecta
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirecta
PyPI	ipykernel	`7.3.0`	indirecta
PyPI	ipython	`8.39.0`	indirecta
PyPI	ipython	`9.17.1`	indirecta
PyPI	ipython-pygments-lexers	`1.1.1`	indirecta
PyPI	ipywidgets	`8.1.8`	indirecta
PyPI	ipywidgets	`8.1.9`	indirecta
PyPI	jax	`0.6.2`	indirecta
PyPI	jaxlib	`0.6.2`	indirecta
PyPI	jaxtyping	`0.3.11`	indirecta
PyPI	jedi	`0.20.0`	indirecta
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirecta
PyPI	joblib	`1.5.3`	indirecta
PyPI	joblib	`1.6.0`	indirecta
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirecta
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirecta
PyPI	jupyter-client	`8.10.0`	indirecta
PyPI	jupyter-client	`8.9.1`	indirecta
PyPI	jupyter-core	`5.9.1`	indirecta
PyPI	jupyterlab-pygments	`0.3.0`	indirecta
PyPI	jupyterlab-widgets	`3.0.16`	indirecta
PyPI	jupyterlab-widgets	`3.0.17`	indirecta
PyPI	kiwisolver	`1.5.0`	indirecta
PyPI	kiwisolver	`1.5.1`	indirecta
PyPI	latexcodec	`3.0.1`	indirecta
PyPI	lineax	`0.1.0`	indirecta
PyPI	locket	`1.0.0`	indirecta
PyPI	mako	`1.3.12`	indirecta
PyPI	mako	`1.4.1`	indirecta
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirecta
PyPI	matplotlib	`3.11.0`	indirecta
PyPI	matplotlib	`3.11.1`	indirecta
PyPI	matplotlib-inline	`0.2.2`	indirecta
PyPI	mistune	`3.3.0`	indirecta
PyPI	ml-dtypes	`0.5.4`	indirecta
PyPI	ml-dtypes	`0.6.0`	indirecta
PyPI	mpmath	`1.3.0`	indirecta
PyPI	msgpack	`1.2.1`	indirecta
PyPI	msgpack	`1.2.2`	indirecta
PyPI	nbclient	`0.11.0`	indirecta
PyPI	nbconvert	`7.17.1`	indirecta
PyPI	nbformat	`5.10.4`	indirecta
PyPI	nbsphinx	`0.9.8`	indirecta
PyPI	nest-asyncio2	`1.7.2`	indirecta
PyPI	networkx	`3.6.1`	indirecta
PyPI	openqasm3	`1.0.1`	indirecta
PyPI	opentelemetry-api	`1.42.1`	indirecta
PyPI	opentelemetry-api	`1.44.0`	indirecta
PyPI	opt-einsum	`3.4.0`	indirecta
PyPI	optimistix	`0.1.0`	indirecta
PyPI	optuna	`4.9.0`	indirecta
PyPI	packaging	`26.2`	indirecta
PyPI	packaging	`26.3`	indirecta
PyPI	pandas	`3.0.3`	indirecta
PyPI	pandas	`3.0.5`	indirecta
PyPI	pandocfilters	`1.5.1`	indirecta
PyPI	parso	`0.8.7`	indirecta
PyPI	partd	`1.4.2`	indirecta
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirecta
PyPI	pillow	`12.3.0`	indirecta
PyPI	platformdirs	`4.10.0`	indirecta
PyPI	platformdirs	`4.11.7`	indirecta
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirecta
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	indirecta
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.53`	indirecta
PyPI	psutil	`7.2.2`	indirecta
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirecta
PyPI	pudb	`2025.1.5`	indirecta
PyPI	pure-eval	`0.2.3`	indirecta
PyPI	py-ubjson	`0.16.1`	indirecta
PyPI	pyarrow	`24.0.0`	indirecta
PyPI	pyarrow	`25.0.1`	indirecta
PyPI	pybtex	`0.26.1`	indirecta
PyPI	pybtex-docutils	`1.0.3`	indirecta
PyPI	pycparser	`3.0`	indirecta
PyPI	pydantic-core	`2.46.4`	indirecta
PyPI	pydantic-core	`2.46.5`	indirecta
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirecta
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirecta
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirecta
PyPI	pyserial	`3.5`	indirecta
PyPI	pytest	`9.1.0`	indirecta
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirecta
PyPI	pytest-cov	`4.1.0`	indirecta
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirecta
PyPI	pytest-env	`1.6.0`	indirecta
PyPI	pytest-mock	`3.15.1`	indirecta
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirecta
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	indirecta
PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	indirecta
PyPI	pyvisa	`1.15.0`	indirecta
PyPI	pyzmq	`27.1.0`	indirecta
PyPI	pyzmq	`27.2.0`	indirecta
PyPI	qcodes	`0.52.0`	indirecta
PyPI	qcodes	`0.58.0`	indirecta
PyPI	qcodes-contrib-drivers	`0.23.0`	indirecta
PyPI	qcodes-contrib-drivers	`0.24.1`	indirecta
PyPI	qibo	`0.3.3`	indirecta
PyPI	qibo	`0.3.4`	indirecta
PyPI	qibolab	`0.2.17`	indirecta
PyPI	qutip	`5.3.0`	indirecta
PyPI	qutip	`5.3.1`	indirecta
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirecta
PyPI	roman-numerals	`4.1.0`	indirecta
PyPI	roman-numerals-py	`4.1.0`	indirecta
PyPI	rpds-py	`2026.5.1`	indirecta
PyPI	rpds-py	`2026.6.3`	indirecta
PyPI	ruamel-yaml	`0.19.1`	indirecta
PyPI	ruff	`0.16.0`	indirecta
PyPI	ruff	`0.16.6`	indirecta
PyPI	schema	`0.7.8`	indirecta
PyPI	six	`1.17.0`	indirecta
PyPI	snowballstemmer	`3.1.1`	indirecta
PyPI	soupsieve	`2.8.4`	indirecta
PyPI	soupsieve	`2.9.2`	indirecta
PyPI	sphinx	`8.2.3`	indirecta
PyPI	sphinx	`9.0.4`	indirecta
PyPI	sphinx	`9.1.0`	indirecta
PyPI	sphinx-basic-ng	`1.0.0b2`	indirecta
PyPI	sphinx-copybutton	`0.5.2`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-applehelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-bibtex	`2.7.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-devhelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-htmlhelp	`2.1.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-jsmath	`1.0.1`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-qthelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-serializinghtml	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sqlalchemy	`2.0.51`	indirecta
PyPI	sqlalchemy	`2.0.52`	indirecta
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirecta
PyPI	sympy	`1.14.0`	indirecta
PyPI	tabulate	`0.9.0`	indirecta
PyPI	tinycss2	`1.5.1`	indirecta
PyPI	tomli	`2.4.1`	indirecta
PyPI	toolz	`1.1.0`	indirecta
PyPI	tornado	`6.5.7`	indirecta
PyPI	tornado	`6.5.8`	indirecta
PyPI	tqdm	`4.68.3`	indirecta
PyPI	tqdm	`4.70.0`	indirecta
PyPI	traitlets	`5.15.1`	indirecta
PyPI	traitlets	`5.16.1`	indirecta
PyPI	txaio	`25.12.2`	indirecta
PyPI	txaio	`26.6.1`	indirecta
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirecta
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirecta
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirecta
PyPI	typing-inspection	`0.4.4`	indirecta
PyPI	tzdata	`2026.2`	indirecta
PyPI	tzdata	`2026.3`	indirecta
PyPI	u-msgpack-python	`2.8.0`	indirecta
PyPI	ujson	`5.13.0`	indirecta
PyPI	ujson	`6.0.0`	indirecta
PyPI	uncertainties	`3.2.3`	indirecta
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirecta
PyPI	urwid	`4.0.2`	indirecta
PyPI	urwid	`4.1.2`	indirecta
PyPI	urwid-readline	`0.15.1`	indirecta
PyPI	versioningit	`3.3.0`	indirecta
PyPI	wadler-lindig	`0.1.7`	indirecta
PyPI	wcwidth	`0.8.1`	indirecta
PyPI	wcwidth	`0.8.3`	indirecta
PyPI	webencodings	`0.5.1`	indirecta
PyPI	websockets	`16.0`	indirecta
PyPI	websockets	`17.1`	indirecta
PyPI	widgetsnbextension	`4.0.15`	indirecta
PyPI	widgetsnbextension	`4.0.16`	indirecta
PyPI	wrapt	`2.2.1`	indirecta
PyPI	xarray	`2026.4.0`	indirecta
PyPI	xarray	`2026.7.0`	indirecta
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirecta

Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:qibolab@0.2.16 arrastra 7 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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