Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.30.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-03 21:30 UTC

wiltodelta / remove-ai-watermarks

AI watermark remover. CLI and Python library to strip visible and invisible AI watermarks (Gemini / Nano Banana sparkle, SynthID) and provenance metadata (C2PA, EXIF, IPTC) from images.

PythonApache-2.0★ 4420 estrellas⑂ 410 forksdesde mar 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#ai#cli#computer-vision#diffusion-models#image-processing#metadata#python#watermark-removal#c2pa#gemini#synthid#ai-watermark#content-credentials#exif#flux#generative-ai#nano-banana#stable-diffusion#comfyui#watermark-remover

wiltodelta/remove-ai-watermarks tiene un índice de salud de 81 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (85/100) y la más baja, Sustainability & Governance (56/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

81
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.

81
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 69 se calibra a 81 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Victor KuznetsovCuenta personal
57 seguidores24 repositorios públicosdesde nov 2011

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIremove-ai-watermarks0.24.0893865hace 0 díasai-detectionai-metadataai-watermarkai-watermark-removerc2pacomfyuicontent-credentialsexifgeminigemini-watermarkmetadata-removalnano-bananaprovenanceremove-watermarkstable-diffusionsynthidwatermark-removalwatermark-remover

Métricas por categoría

Vitalidad

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

85Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

75Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
11.1/36Cadencia de commits — 16/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 395 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 25 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year395
human_commit_share0,91
days_since_last_push0
active_weeks_last_year16

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 65 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~1,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count65
latest_release_tagv0.24.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,2
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?

68Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

86Excelente
Cómo se puntúa
59.1/60Estrellas — 4420 estrellas
21.8/25Forks — 410 forks
5.3/15Observadores — 10 observadores
Datos de entrada utilizados
forks410
stars4420
watchers10
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 (Apache-2.0)
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_badges5
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

66Bueno
Cómo se puntúa
52.7/80Descargas mensuales — 8938 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesremove-ai-watermarks
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads8938
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?

56Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

16Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 99% de los commits
6.8/13.5Amplitud de contribuyentes — 5 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,99

Capacidad de respuesta a issues y PR

67Bueno
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
18.1/30Aceptación de PR — 29/48 PR decididos fusionados
6.5/13Newcomer PR acceptance — 1/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs29
open_issues0
closed_issues26
prs_merged_7d5
prs_decided_7d6
prs_merged_30d9
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs19
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Propiedad y custodia

56Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
12.7/25Alcance del propietario — 57 seguidores de wiltodelta
22.2/25Trayectoria — 24 repos públicos, cuenta de ~14 años
Datos de entrada utilizados
followers57
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginwiltodelta
public_repos24
account_age_days5376
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 0 días
20/20Historial de versiones — 65 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesremove-ai-watermarks
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

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 — 3 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 — 5 out of 5 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://raiw.cc
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 20 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai, cli, computer-vision, diffusion-models, image-processing, metadata, python, watermark-removal, c2pa, gemini, synthid, ai-watermark, content-credentials, exif, flux, generative-ai, nano-banana, stable-diffusion, comfyui, watermark-remover
has_wikisí
homepagehttps://raiw.cc
docs_sitehttps://raiw.cc
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?

59Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

49Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/16 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
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 25 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages156
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 156 dependencias resueltas con OSV. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

57Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

69Bueno
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
24/40Historial de commits legible — 41 de 91 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,451
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3168

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

50Moderado
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
10/10Práctica demostrada con agentes — 23 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 1 de los últimos 100 commits son 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_share0,23
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Legibilidad del código para modelos

53Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.3/55Tamaños de archivo manejables — 4/131 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes97.694
source_files_sampled131
oversized_source_files4

Datos clave

4420estrellas de GitHub
5contribuidores
395commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
65versiones 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
  • deps.dev does not index pypi:remove-ai-watermarks@0.24.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 410 ⇿
0Estrellas
410Forks
63Versiones

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.

0100200300400500408412026-032026-052026-08
Mayor 0Menor 19Parche 44
OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9agregado

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 · 2026-08-03 21:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 25 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpillow>=10.0.0pyproject.toml
PyPIpiexif>=1.1.3pyproject.toml
PyPIclick>=8.0.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIc2pa-python>=0.35.0pyproject.toml
Todas las dependencias 156

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 151 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIc2pa-python0.37.2directa
PyPIclick8.4.2directa
PyPIpiexif1.1.3directa
PyPIpillow12.3.0directa
PyPIpython-dotenv1.2.2directa
PyPIaccelerate1.14.0indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.3indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIav16.1.0indirecta
PyPIav18.0.0indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoloredlogs15.0.1indirecta
PyPIcoverage7.15.2indirecta
PyPIcryptography50.0.0indirecta
PyPIcuda-bindings13.3.1indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.6.0indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirecta
PyPIcvss3.6indirecta
PyPIdatasets5.0.1indirecta
PyPIdiffsynth2.0.18indirecta
PyPIdiffusers0.39.0indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIeinops0.8.2indirecta
PyPIemail-validator2.3.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIfilelock3.32.2indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.6.0indirecta
PyPIftfy6.3.1indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.5.2indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhuggingface-hub1.26.0indirecta
PyPIhumanfriendly10.0indirecta
PyPIhumanize4.16.0indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimageio2.37.4indirecta
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIinflect7.5.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinvisible-watermark0.2.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIlightning2.6.5indirecta
PyPIlightning-utilities0.15.3indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImodelscope1.39.0indirecta
PyPImodelscope-hub0.1.9indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImultiprocess0.70.19indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumpy1.26.4indirecta
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
PyPIomegaconf2.3.1indirecta
PyPIonnxruntime1.23.2indirecta
PyPIonnxruntime1.28.0indirecta
PyPIopencv-python4.11.0.86indirecta
PyPIopencv-python-headless4.11.0.86indirecta
PyPIorjson3.11.9indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandas3.0.5indirecta
PyPIpeft0.20.0indirecta
PyPIpillow-heif1.5.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIprotobuf7.35.1indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpyarrow25.0.0indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.4indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyreadline33.5.6indirecta
PyPIpyright1.1.411indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpytorch-lightning2.6.5indirecta
PyPIpytz2026.3.post1indirecta
PyPIpywavelets1.8.0indirecta
PyPIpywavelets1.9.0indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIregex2026.7.19indirecta
PyPIremove-ai-watermarks0.24.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIruff0.16.1indirecta
PyPIsafetensors0.8.0indirecta
PyPIsentencepiece0.2.2indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIspandrel0.4.2indirecta
PyPIstamina26.1.0indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItenacity9.1.4indirecta
PyPItokenizers0.22.2indirecta
PyPItoml0.10.2indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomlkit0.15.1indirecta
PyPItorch2.13.0indirecta
PyPItorchmetrics1.9.0indirecta
PyPItorchvision0.28.0indirecta
PyPItqdm4.70.0indirecta
PyPItransformers5.14.1indirecta
PyPItriton3.7.1indirecta
PyPItrustmark0.9.1indirecta
PyPItypeguard4.6.0indirecta
PyPItyper0.27.0indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuv-outdated1.0.4indirecta
PyPIuv-secure0.17.2indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwheel0.47.0indirecta
PyPIxxhash3.8.1indirecta
PyPIyarl1.24.5indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 156 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

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

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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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 v0.30.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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