Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-18 23:53 UTC

rotmanfinhub / deep-macrofin

Deep neural network for solving continuous time economic models

PythonMIT★ 13 estrellas⑂ 10 forksdesde may 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

rotmanfinhub/deep-macrofin tiene un índice de salud de 54 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Engineering Quality (67/100) y la más baja, Community & Adoption (35/100). Se actualizó por última vez hace 31 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

54
global / 100
Moderado

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.

54
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 53 se calibra a 54 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Rotman FinHubOrganización
28 seguidores8 repositorios públicosdesde oct 2021

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
PyPIdeep_macrofin0.5.36616hace 75 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

58Moderado · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

35Débil
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 31 días
4.8/36Cadencia de commits — 7/52 semanas con commits
11.5/18Volumen de commits — 18 commits en el último año
1/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
commits_last_year18
human_commit_share1
days_since_last_push31
active_weeks_last_year7

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 17 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 75 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~73,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count17
latest_release_tagv0.5.3
releases_from_tagsno
days_since_latest_release75
mean_days_between_releases73,1
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?

35Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

26En riesgo
Cómo se puntúa
17.5/60Estrellas — 13 estrellas
8/25Forks — 10 forks
0/15Observadores — 1 observadores
Datos de entrada utilizados
forks10
stars13
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
0/18Guía 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_badges3
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

30En riesgo
Cómo se puntúa
24.3/80Descargas mensuales — 66 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdeep_macrofin
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads66
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?

58Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

13Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
1.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 95% de los commits
2.7/13.5Amplitud de contribuyentes — 2 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,952

Capacidad de respuesta a issues y PR

79Bueno
Cómo se puntúa
39.4/42Resolución de issues — 94% de issues cerradas
29.4/30Aceptación de PR — 50/51 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/23 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs50
open_issues1
closed_issues15
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,938
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

57Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
10.5/25Alcance del propietario — 28 seguidores de rotmanfinhub
16.9/25Trayectoria — 8 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers28
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginrotmanfinhub
public_repos8
account_age_days1815

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 75 días
20/20Historial de versiones — 16 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdeep_macrofin
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish75

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

67Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

58Moderado
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 13 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

80Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://rotmanfinhub.github.io/deep-macrofin/
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikino
homepagehttps://rotmanfinhub.github.io/deep-macrofin/
docs_sitehttps://rotmanfinhub.github.io/deep-macrofin/
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?

44Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

30En riesgo
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
1.2/2.5CI-Tests — 13 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/23 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
0.8/7.5Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 127 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3
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_packages48
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:deep_macrofin@0.5.3 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 48 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.

45Débil · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

29En riesgo
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
29.4/40Historial de commits legible — 48 de 87 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,552
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

32En riesgo
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 87
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

54Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.5/55Tamaños de archivo manejables — 2/71 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes109.873
source_files_sampled71
oversized_source_files2

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — 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

13estrellas de GitHub
2contribuidores
18commits en los últimos 12 meses
31días desde el último push
17versiones publicadas
1factor bus
1issues 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 ★ / 10 ⇿
0Estrellas
10Forks
11Versiones

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.

02468101012024-082025-082026-07
Mayor 0Menor 3Parche 8

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 3.0 / 10
3.0agregado

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 · 2026-10-18 23:53 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
5CI-Tests13 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/23 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
1Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities127 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 7
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.2pyproject.toml
PyPItorch>=2.3.0pyproject.toml
PyPIsympy>=1.12pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.4pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.9.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.2pyproject.toml
Todas las dependencias 186

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 18 paquetes directos y 168 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPImatplotlib—directa
PyPImatplotlib3.10.8directa
PyPInumpy—directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.4.2directa
PyPIpandas—directa
PyPIpandas2.3.3directa
PyPIpandas3.0.1directa
PyPIscikit-learn—directa
PyPIscikit-learn1.7.2directa
PyPIscikit-learn1.8.0directa
PyPIsympy—directa
PyPIsympy1.14.0directa
PyPItorch—directa
PyPItorch2.10.0directa
PyPItorch2.10.0+cu126directa
PyPItqdm—directa
PyPItqdm4.67.3directa
PyPIanyio4.12.1indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIasync-lru2.2.0indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackrefs6.2indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIbleach6.3.0indirecta
PyPIcertifi2026.1.4indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcuda-bindings12.9.4indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.3.4indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdeep-macrofin0.5.0indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfilelock3.24.3indirecta
PyPIfonttools4.61.1indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIfsspec2026.2.0indirecta
PyPIghp-import2.1.0indirecta
PyPIgitdb4.0.12indirecta
PyPIgitpython3.1.46indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel7.2.0indirecta
PyPIipython8.38.0indirecta
PyPIipython9.10.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjson50.13.0indirecta
PyPIjsonpointer3.0.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter1.1.1indirecta
PyPIjupyter-client8.8.0indirecta
PyPIjupyter-console6.6.3indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.0indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.0indirecta
PyPIjupyter-server2.17.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.5.4indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIkiwisolver1.4.9indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPImarkdown3.10.2indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImergedeep1.3.4indirecta
PyPImistune3.2.0indirecta
PyPImkdocs—indirecta
PyPImkdocs1.6.1indirecta
PyPImkdocs-get-deps0.2.0indirecta
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin—indirecta
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin1.5.1indirecta
PyPImkdocs-material—indirecta
PyPImkdocs-material9.7.2indirecta
PyPImkdocs-material-extensions—indirecta
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPInbclient0.10.4indirecta
PyPInbconvert7.17.0indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInotebook7.5.3indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPInvidia-cublas-cu1212.6.4.1indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.6.80indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.6.77indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.6.77indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirecta
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.0.4indirecta
PyPInvidia-cufile-cu121.11.1.6indirecta
PyPInvidia-curand-cu1210.3.7.77indirecta
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.1.2indirecta
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.4.2indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirecta
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirecta
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.6.85indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5indirecta
PyPInvidia-nvtx-cu1212.6.77indirecta
PyPIoverrides7.7.0indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpaginate0.5.7indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.6indirecta
PyPIpathspec1.0.4indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.1.1indirecta
PyPIpip26.0.1indirecta
PyPIplatformdirs4.9.2indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprometheus-client0.24.1indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpymdown-extensions—indirecta
PyPIpymdown-extensions10.21indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-json-logger4.0.0indirecta
PyPIpytz2025.2indirecta
PyPIpywinpty3.0.3indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.32.5indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.17.0indirecta
PyPIsend2trash2.1.0indirecta
PyPIsetuptools82.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsmmap5.0.2indirecta
PyPIsoupsieve2.8.3indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItinycss21.4.0indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItornado6.5.4indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItriton3.6.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItzdata2025.3indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwcwidth0.6.0indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:deep_macrofin@0.5.3 arrastra 48 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

Comentarios

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

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con rotmanfinhub/deep-macrofin. Leer en paralelo →

100aws/aws-sam-cliCLI tool to build, test, debug, and deploy Serverless applications using AWS SAMExcepcional100NVIDIA-NeMo/SpeechA scalable generative AI framework built for researchers and developers working on Large Language Models, Multimodal, and Speech AI (Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech)Excepcional100envoyproxy/envoyCloud-native high-performance edge/middle/service proxyExcepcional100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Excepcional100aws/serverless-application-modelThe AWS Serverless Application Model (AWS SAM) transform is a AWS CloudFormation macro that transforms SAM templates into CloudFormation templates.Excepcional100run-llama/llama_indexLlamaIndex is the document processing platform for AIExcepcional

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.