Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-15 00:37 UTC

saigontechnology / AgentCrew

Chat application with multi-agents system supports multi-models and MCP

PythonApache-2.0★ 215 estrellas⑂ 41 forksdesde feb 2025Ver en GitHub ↗

TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaServidor MCPcómo se determina

#ai-agents #ai-assistant #anthropic-claude #tool-use #terminal-app #mcp-client #model-context-protocol #multi-agent-systems

saigontechnology/AgentCrew tiene un índice de salud de 84 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, Security (44/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

global / 100

Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

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

Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores

Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables

Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión

Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas

En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela

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

Perfil de puntuación

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

El resultado global ponderado 71 se calibra a 84 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Saigon TechnologyOrganización · dominio verificado

46 seguidores52 repositorios públicosdesde ene 2017

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	agentcrew-ai	0.21.3	2246	176	hace 11 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

99Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

99Excepcional

Cómo se puntúa

36/36	Recencia de push — último push hace 0 días
35.3/36	Cadencia de commits — 51/52 semanas con commits
18/18	Volumen de commits — 793 commits en el último año
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	793
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	51

Disciplina de publicación

100Excepcional

Cómo se puntúa

27/27	Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36	Recencia de las versiones — última versión hace 11 días
27/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~4,7 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	100
latest_release_tag	v0.21.3
releases_from_tags	no
days_since_latest_release	11
mean_days_between_releases	4,7

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

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

65Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

53Moderado

Cómo se puntúa

37.8/60	Estrellas — 215 estrellas
13.4/25	Forks — 41 forks
1.7/15	Observadores — 3 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	41
stars	215
watchers	3
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

85Excelente

Cómo se puntúa

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

Datos de entrada utilizados

has_readme	sí
has_license	sí
readme_badges	4
has_contributing	sí
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	sí
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	no

Adopción en el ecosistema (descargas)

56Moderado

Cómo se puntúa

44.7/80	Descargas mensuales — 2246 descargas/mes en pypi
0/20	Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema

Datos de entrada utilizados

packages	agentcrew-ai
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2246
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?

68Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

24En riesgo

Cómo se puntúa

9/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
2.1/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 90% de los commits
9.5/13.5	Amplitud de contribuyentes — 7 contribuyentes
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Datos de entrada utilizados

bus_factor	1
contributors_sampled	7
top_contributor_share	0,905

Capacidad de respuesta a issues y PR

77Bueno

Cómo se puntúa

42/42	Resolución de issues — 100% de issues cerradas
24.6/30	Aceptación de PR — 23/28 PR decididos fusionados
0/13	Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

merged_prs	23
open_issues	0
closed_issues	20
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	5
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

87Excelente

Cómo se puntúa

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20	Dominio verificado
12/25	Alcance del propietario — 46 seguidores de saigontechnology
24.6/25	Trayectoria — 52 repos públicos, cuenta de ~9 años

Datos de entrada utilizados

followers	46
owner_type	Organization
is_verified	sí
owner_login	saigontechnology
public_repos	52
account_age_days	3524

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 11 días
20/20	Historial de versiones — 176 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	agentcrew-ai
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	11

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

74Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

74Bueno

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])
0/9.6	Hooks de pre-commit
0/6.4	.editorconfig
10/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	sí
has_editorconfig	no
has_linter_config	sí
has_precommit_config	no

Documentación

75Bueno

Cómo se puntúa

30/30	README
0/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://agentcrew.dev
10/10	Descripción del repositorio
10/10	Topics — 8 topics
10/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	ai-agents, ai-assistant, anthropic-claude, tool-use, terminal-app, mcp-client, model-context-protocol, multi-agent-systems
has_wiki	sí
homepage	https://agentcrew.dev
docs_site	https://agentcrew.dev
has_readme	sí
has_docs_dir	no
has_description	sí

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

39Débil

Cómo se puntúa

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
1.2/2.5	CI-Tests — 1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no 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 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5	SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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
0/7.5	Vulnerabilities — 76 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	3,9

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

Avisos de dependencias

65Bueno

Cómo se puntúa

7.6/35	Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: chromadb 1.5.9 (critical 9.8)
25/25	Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
32.1/40	Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 119 días

Datos de entrada utilizados

source	osv
advisories	8
affected_packages	1
assessed_packages	145
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 1
direct_affected_packages	1

Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:agentcrew-ai@0.21.3 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 145 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.

61Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil

Cómo se puntúa

0/45	Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15	Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40	Historial de commits legible — 98 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)

Datos de entrada utilizados

has_llms_txt	no
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,98
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

54Moderado

Cómo se puntúa

0/18	Arranque con un solo comando
22/22	Pruebas automatizadas
11/11	Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Verificación estática de tipos — pyrightconfig.json
10/10	Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
0/10	Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
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	sí
typed_language	no
bootstrap_files	—
has_devcontainer	no
has_linter_config	sí
typecheck_configs	pyrightconfig.json
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Legibilidad del código para modelos

82Excelente

Cómo se puntúa

27/45	Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (pyrightconfig.json)
54.6/55	Tamaños de archivo manejables — 3/389 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	71.846
source_files_sampled	389
oversized_source_files	3

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional

Cómo se puntúa

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

Datos de entrada utilizados

example_dirs	examples
has_mcp_signal	sí
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

215estrellas de GitHub

7contribuidores

793commits en los últimos 12 meses

0días desde el último push

100versiones publicadas

1factor bus

0issues 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 ★ / 41 ⇿

0Estrellas

41Forks

96Versiones

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 13Parche 83

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10

3.9agregado

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 · 2026-09-15 00:37 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
5	CI-Tests	1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8	SAST	SAST tool detected but not run on all commits
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
0	Vulnerabilities	76 existing vulnerabilities detected

Dependencias directas 34

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
PyPI	click	`==8.4.2`	pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`==1.2.3`	pyproject.toml
PyPI	anthropic	`==1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	prompt-toolkit	`==3.0.53`	pyproject.toml
PyPI	rich	`==15.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pyperclip	`==1.11.0`	pyproject.toml
PyPI	tavily-python	`==0.8.0`	pyproject.toml
PyPI	pillow	`==12.3.0`	pyproject.toml
PyPI	chromadb	`==1.5.9`	pyproject.toml
PyPI	openai	`==3.3.1`	pyproject.toml
PyPI	mcp	`==2.1.1`	pyproject.toml
PyPI	google-genai	`==2.20.0`	pyproject.toml
PyPI	markdown	`==3.10.3`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter-language-pack	`==1.15.8`	pyproject.toml
PyPI	voyageai	`==0.5.0`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`==1.26.4`	pyproject.toml
PyPI	pywin32	`—`	pyproject.toml
PyPI	pyobjc	`—`	pyproject.toml
PyPI	a2a-sdk	`==1.1.2`	pyproject.toml
PyPI	agent-client-protocol	`==0.12.1`	pyproject.toml
PyPI	xmltodict	`==1.0.4`	pyproject.toml
PyPI	elevenlabs	`==2.65.0`	pyproject.toml
PyPI	sounddevice	`==0.5.6`	pyproject.toml
PyPI	soundfile	`==0.14.0`	pyproject.toml
PyPI	jsonref	`==1.1.0`	pyproject.toml
PyPI	pychromedevtools	`==1.0.4`	pyproject.toml
PyPI	html-to-markdown	`==2.30.0`	pyproject.toml
PyPI	loguru	`==0.7.3`	pyproject.toml
PyPI	jsonschema	`==4.26.0`	pyproject.toml
PyPI	tomli-w	`==1.2.0`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`==6.0.3`	pyproject.toml
PyPI	together	`==2.31.0`	pyproject.toml
PyPI	textual-image	`==0.13.2`	pyproject.toml
PyPI	firecrawl-anydoc	`==0.2.3`	pyproject.toml

Todas las dependencias 422

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 35 paquetes directos y 387 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
PyPI	a2a-sdk	`1.1.2`	directa
PyPI	agent-client-protocol	`0.12.1`	directa
PyPI	anthropic	`1.0.0`	directa
PyPI	chromadb	`1.5.9`	directa
PyPI	click	`8.4.2`	directa
PyPI	elevenlabs	`2.65.0`	directa
PyPI	firecrawl-anydoc	`0.2.3`	directa
PyPI	google-genai	`2.20.0`	directa
PyPI	html-to-markdown	`2.30.0`	directa
PyPI	jsonref	`1.1.0`	directa
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	directa
PyPI	loguru	`0.7.3`	directa
PyPI	markdown	`3.10.3`	directa
PyPI	mcp	`2.1.1`	directa
PyPI	numpy	`1.26.4`	directa
PyPI	numpy	`2.4.4`	directa
PyPI	openai	`3.3.1`	directa
PyPI	pillow	`12.3.0`	directa
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.53`	directa
PyPI	pychromedevtools	`1.0.4`	directa
PyPI	pyobjc	`12.1`	directa
PyPI	pyperclip	`1.11.0`	directa
PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	directa
PyPI	pywin32	`311`	directa
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	directa
PyPI	rich	`15.0.0`	directa
PyPI	sounddevice	`0.5.6`	directa
PyPI	soundfile	`0.14.0`	directa
PyPI	tavily-python	`0.8.0`	directa
PyPI	textual-image	`0.13.2`	directa
PyPI	together	`2.31.0`	directa
PyPI	tomli-w	`1.2.0`	directa
PyPI	tree-sitter-language-pack	`1.15.8`	directa
PyPI	voyageai	`0.5.0`	directa
PyPI	xmltodict	`1.0.4`	directa
PyPI	accelerate	`1.13.0`	indirecta
PyPI	agentcrew-ai	`0.21.3`	indirecta
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.1`	indirecta
PyPI	aiohttp	`3.13.3`	indirecta
PyPI	aiolimiter	`1.2.1`	indirecta
PyPI	aiologic	`0.17.1`	indirecta
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirecta
PyPI	altgraph	`0.17.5`	indirecta
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirecta
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirecta
PyPI	antlr4-python3-runtime	`4.9.3`	indirecta
PyPI	anyio	`4.13.0`	indirecta
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirecta
PyPI	bcrypt	`5.0.0`	indirecta
PyPI	beautifulsoup4	`4.14.3`	indirecta
PyPI	build	`1.4.2`	indirecta
PyPI	certifi	`2026.2.25`	indirecta
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirecta
PyPI	charset-normalizer	`3.4.6`	indirecta
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirecta
PyPI	colorlog	`6.10.1`	indirecta
PyPI	cryptography	`46.0.6`	indirecta
PyPI	cuda-bindings	`12.9.6`	indirecta
PyPI	cuda-pathfinder	`1.5.0`	indirecta
PyPI	cuda-toolkit	`12.8.1`	indirecta
PyPI	culsans	`0.11.0`	indirecta
PyPI	cyclopts	`4.11.0`	indirecta
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	indirecta
PyPI	detect-agent	`0.6.0`	indirecta
PyPI	dill	`0.4.1`	indirecta
PyPI	distro	`1.9.0`	indirecta
PyPI	doclang	`0.7.3`	indirecta
PyPI	docling	`2.122.0`	indirecta
PyPI	docling-core	`2.92.0`	indirecta
PyPI	docling-ibm-models	`3.13.2`	indirecta
PyPI	docling-parse	`7.16.0`	indirecta
PyPI	docling-slim	`2.122.0`	indirecta
PyPI	docstring-parser	`0.17.0`	indirecta
PyPI	docutils	`0.22.4`	indirecta
PyPI	durationpy	`0.10`	indirecta
PyPI	et-xmlfile	`2.0.0`	indirecta
PyPI	faker	`40.11.1`	indirecta
PyPI	filelock	`3.25.2`	indirecta
PyPI	filetype	`1.2.0`	indirecta
PyPI	flatbuffers	`25.12.19`	indirecta
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirecta
PyPI	fsspec	`2026.2.0`	indirecta
PyPI	google-api-core	`2.30.0`	indirecta
PyPI	google-auth	`2.57.0`	indirecta
PyPI	googleapis-common-protos	`1.73.0`	indirecta
PyPI	grpcio	`1.78.0`	indirecta
PyPI	h11	`0.16.0`	indirecta
PyPI	hf-xet	`1.4.2`	indirecta
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirecta
PyPI	httpcore2	`2.10.0`	indirecta
PyPI	httptools	`0.7.1`	indirecta
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirecta
PyPI	httpx2	`2.10.0`	indirecta
PyPI	httpx2-jsfetch	`1.0`	indirecta
PyPI	huggingface-hub	`0.36.2`	indirecta
PyPI	idna	`3.18`	indirecta
PyPI	importlib-metadata	`8.7.1`	indirecta
PyPI	importlib-resources	`6.5.2`	indirecta
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirecta
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirecta
PyPI	jiter	`0.16.0`	indirecta
PyPI	json-rpc	`1.15.0`	indirecta
PyPI	jsonlines	`4.0.0`	indirecta
PyPI	jsonpatch	`1.33`	indirecta
PyPI	jsonpointer	`3.1.1`	indirecta
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirecta
PyPI	kubernetes	`35.0.0`	indirecta
PyPI	langchain-core	`1.2.22`	indirecta
PyPI	langchain-text-splitters	`1.1.1`	indirecta
PyPI	langsmith	`0.7.22`	indirecta
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PyPI	uvloop	`0.22.1`	indirecta
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PyPI	websockets	`16.0`	indirecta
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirecta
PyPI	wrapt	`1.17.3`	indirecta
PyPI	xlsxwriter	`3.2.9`	indirecta
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirecta
PyPI	yarl	`1.23.0`	indirecta
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirecta
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirecta

Avisos de dependencias 1

Instalar pypi:agentcrew-ai@0.21.3 arrastra 145 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son dependencias directas.

Paquete	Versión	Relación	Gravedad	Avisos	Corregido en
chromadb	`1.5.9`	directa	crítica	8	—

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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

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

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

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

Índice de salud del software

Perfil de puntuación

Titularidad

Ecosistemas de paquetes

Métricas por categoría

Datos clave

Advertencias de recopilación de datos

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