Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-15 05:13 UTC

ugr-sail / sinergym

Gym environment for building simulation and control using reinforcement learning

PythonMIT★ 234 estrellas⑂ 58 forksdesde ene 2021Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#buildings#reinforcement-learning#reinforcement-learning-environments#building-energy#energyplus#framework#python#simulation#building-control

ugr-sail/sinergym tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (81/100) y la más baja, AI Readiness (49/100). Se actualizó por última vez hace 9 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

80
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.

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

Titularidad

UGR-SAILOrganización
17 seguidores4 repositorios públicosdesde feb 2022

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIsinergym3.12.2-57hace 24 díasdeep-reinforcement-learningbuildingssimulationcontrolenergy-optimization

Métricas por categoría

Vitalidad

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

70Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

55Moderado
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 9 días
11.1/36Cadencia de commits — 16/52 semanas con commits
13/18Volumen de commits — 27 commits en el último año
2/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
commits_last_year27
human_commit_share1
days_since_last_push9
active_weeks_last_year16

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 64 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 24 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~60 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count64
latest_release_tagv3.12.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release24
mean_days_between_releases60
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?

73Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

57Moderado
Cómo se puntúa
38.4/60Estrellas — 234 estrellas
14.6/25Forks — 58 forks
4.3/15Observadores — 7 observadores
Datos de entrada utilizados
forks58
stars234
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía 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_badges19
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io
has_pull_request_templatesí

Sostenibilidad y Gobernanza

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

65Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

37Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
4.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 78% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 11 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,784

Capacidad de respuesta a issues y PR

70Bueno
Cómo se puntúa
41.5/42Resolución de issues — 99% de issues cerradas
27.5/30Aceptación de PR — 235/256 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs235
open_issues3
closed_issues273
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,989
closed_unmerged_prs21
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Propiedad y custodia

66Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
9/25Alcance del propietario — 17 seguidores de ugr-sail
14/25Trayectoria — 4 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers17
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginugr-sail
public_repos4
account_age_days1629
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 24 días
20/20Historial de versiones — 57 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagessinergym
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish24

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

81Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

68Bueno
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://ugr-sail.github.io/sinergym/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 9 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsbuildings, reinforcement-learning, reinforcement-learning-environments, building-energy, energyplus, framework, python, simulation, building-control
has_wikisí
homepagehttps://ugr-sail.github.io/sinergym/
docs_sitehttps://ugr-sail.github.io/sinergym/
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?

54Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

43Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
0.8/7.5Code-Review — Found 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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
1.5/7.5Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
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
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, 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_packages71
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:sinergym@3.12.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 71 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

20En riesgo
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
20.3/40Historial de commits legible — 38 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,38
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

50Moderado
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile, 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_nixno
has_testssí
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainersí
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
53.6/55Tamaños de archivo manejables — 1/40 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes117.091
source_files_sampled40
oversized_source_files1

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

234estrellas de GitHub
11contribuidores
27commits en los últimos 12 meses
9días desde el último push
64versiones publicadas
1factor bus
3issues 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 ★ / 58 ⇿
0Estrellas
58Forks
57Versiones

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.

01020304050605832021-112024-022026-04
Mayor 1Menor 18Parche 38

Cada punto abarca 5 días.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-15 05:12 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
1Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
2Maintained3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
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
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 8
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIgymnasium>=1.2.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.2pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3.1pyproject.toml
PyPIeppy>=0.5.63pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1pyproject.toml
PyPIxlsxwriter>=3.2.5pyproject.toml
PyPIepw>=1.2.dev2pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2pyproject.toml
Todas las dependencias 167

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 159 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIeppy0.5.69directa
PyPIepw1.2.dev2directa
PyPIgymnasium1.3.0directa
PyPInumpy2.5.1directa
PyPIpandas3.0.3directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPItqdm4.68.4directa
PyPIxlsxwriter3.2.9directa
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIcertifi2026.6.17indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.15.2indirecta
PyPIcryptography49.0.0indirecta
PyPIcuda-bindings13.3.1indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.5.6indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.3indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfarama-notifications0.0.6indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfilelock3.30.3indirecta
PyPIfsspec2026.6.0indirecta
PyPIfuture1.0.0indirecta
PyPIgoogle-api-core2.32.0indirecta
PyPIgoogle-api-python-client2.198.0indirecta
PyPIgoogle-auth2.56.0indirecta
PyPIgoogle-auth-httplib20.4.0indirecta
PyPIgoogle-cloud-core2.6.0indirecta
PyPIgoogle-cloud-storage3.13.0indirecta
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirecta
PyPIgoogle-resumable-media2.10.0indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirecta
PyPIhttplib20.32.0indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimagesize1.5.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipython9.15.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-client8.9.1indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIlxml6.1.1indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImistune3.3.3indirecta
PyPImock5.2.0indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImunch4.0.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInarwhals2.24.0indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInbsphinx—indirecta
PyPInbsphinx0.9.8indirecta
PyPInbsphinx-link1.4.1indirecta
PyPInetworkx3.6indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48indirecta
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirecta
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirecta
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirecta
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirecta
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirecta
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7indirecta
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirecta
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirecta
PyPIoauth2client4.1.3indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpipdeptree3.1.1indirecta
PyPIplatformdirs4.10.0indirecta
PyPIplotly6.9.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIproto-plus1.28.1indirecta
PyPIprotobuf7.35.1indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpyasn10.6.4indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.4indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpydot4.0.1indirecta
PyPIpyenchant3.3.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyright1.1.411indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIroman-numerals-py4.1.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIrsa4.2indirecta
PyPIruff0.15.22indirecta
PyPIsb3-contrib2.9.0indirecta
PyPIsentry-sdk2.66.0indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsoupsieve2.8.4indirecta
PyPIsphinx8.2.3indirecta
PyPIsphinx-multitoc-numbering0.1.3indirecta
PyPIsphinx-multiversion0.2.4indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme—indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-spelling8.0.2indirecta
PyPIstable-baselines32.9.0indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItinynumpy1.2.1indirecta
PyPItokenize-rt6.2.0indirecta
PyPItorch2.13.0indirecta
PyPItornado6.5.7indirecta
PyPItraitlets5.15.1indirecta
PyPItriton3.7.1indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIuritemplate4.2.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIwandb0.28.1indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:sinergym@3.12.2 arrastra 71 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

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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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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