Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.27.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-01 14:01 UTC

yifanfeng97 / Hyper-Extract

Hypergraph is more powerful. Transform unstructured text into structured knowledge with LLMs. Graphs, hypergraphs, and spatio-temporal extractions — with one command.

PythonLicencia propia★ 3223 estrellas⑂ 382 forksdesde ene 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#ai#cli#hypergraph#information-extraction#knowledge#knowledge-graph#llm#python#rag#ai-agents

yifanfeng97/Hyper-Extract tiene un índice de salud de 84 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (89/100) y la más baja, AI Readiness (55/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

84
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.

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

Titularidad

Yifan FengCuenta personal
294 seguidores46 repositorios públicosdesde oct 2015Tsinghua Unviersity

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
PyPIhyperextract0.4.022557hace 0 díasfaissknowledge-extractionlangchainllmnlppydanticragsemantic-search

Métricas por categoría

Vitalidad

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

89Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

82Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
18/36Cadencia de commits — 26/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 341 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year341
human_commit_share0,97
days_since_last_push0
active_weeks_last_year26

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 6 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~23,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count6
latest_release_tagv0.4.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases23,8
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?

63Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

85Excelente
Cómo se puntúa
56.9/60Estrellas — 3223 estrellas
21.5/25Forks — 382 forks
6.8/15Observadores — 18 observadores
Datos de entrada utilizados
forks382
stars3223
watchers18
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

44Débil
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
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_badges—
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

56Moderado
Cómo se puntúa
44.7/80Descargas mensuales — 2255 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packageshyperextract
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2255
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?

66Bueno · 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)
4.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 82% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 10 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled10
top_contributor_share0,818

Capacidad de respuesta a issues y PR

75Bueno
Cómo se puntúa
31.5/42Resolución de issues — 75% de issues cerradas
26.5/30Aceptación de PR — 45/51 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
merged_prs45
open_issues4
closed_issues12
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,75
closed_unmerged_prs6
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

65Bueno
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
17.8/25Alcance del propietario — 294 seguidores de yifanfeng97
24.2/25Trayectoria — 46 repos públicos, cuenta de ~10 años
Datos de entrada utilizados
followers294
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginyifanfeng97
public_repos46
account_age_days3951
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 — 7 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageshyperextract
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

78Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

64Moderado
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
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
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://yifanfeng97.github.io/Hyper-Extract/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 10 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai, cli, hypergraph, information-extraction, knowledge, knowledge-graph, llm, python, rag, ai-agents
has_wikisí
homepagehttps://yifanfeng97.github.io/Hyper-Extract/
docs_sitehttps://yifanfeng97.github.io/Hyper-Extract/
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?

58Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

57Moderado
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
2/2.5CI-Tests — 8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 61 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

61Moderado
Cómo se puntúa
13.6/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 3 afectados: langchain 1.2.6 (moderate 5.5), python-dotenv 1.2.1 (moderate 6.6), langchain-openai 1.1.7 (low 3.1)
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
32.2/40Sin avisos pendientes — 2 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 106 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories120
affected_packages25
assessed_packages149
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 9, moderate 12, low 2
direct_affected_packages3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 149 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.

55Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 94 de 97 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,969
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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 — 11 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 3 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_share0,11
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/150 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes43.702
source_files_sampled150
oversized_source_files0

Interfaces legibles por máquina

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

3223estrellas de GitHub
10contribuidores
341commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
6versiones publicadas
1factor bus
4issues 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:hyperextract@0.4.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 382 ⇿
0Estrellas
382Forks
3Versiones

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.

0100200300400381382026-042026-062026-07
Mayor 0Menor 2Parche 1
OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7agregado

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 · 2026-08-01 14:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
8CI-Tests8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities61 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 12
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIfaiss-cpu>=1.13.2pyproject.toml
PyPIlangchain>=1.2.6pyproject.toml
PyPIlangchain-community>=0.4.1pyproject.toml
PyPIlangchain-openai>=1.1.7pyproject.toml
PyPIstructlog>=25.5.0pyproject.toml
PyPIontomem>=0.2.3pyproject.toml
PyPIontosight>=0.1.8pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.1pyproject.toml
PyPIsemhash>=0.4.1pyproject.toml
PyPItyper>=0.13.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.0pyproject.toml
PyPItomli-w>=1.0.0pyproject.toml
Todas las dependencias 149

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 12 paquetes directos y 137 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIfaiss-cpu1.13.2directa
PyPIlangchain1.2.6directa
PyPIlangchain-community0.4.1directa
PyPIlangchain-openai1.1.7directa
PyPIontomem0.2.3directa
PyPIontosight0.1.8directa
PyPIpython-dotenv1.2.1directa
PyPIrich14.2.0directa
PyPIsemhash0.4.1directa
PyPIstructlog25.5.0directa
PyPItomli-w1.2.0directa
PyPItyper0.24.1directa
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.13.3indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanthropic0.84.0indirecta
PyPIanyio4.12.1indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIbabel2.17.0indirecta
PyPIbackrefs6.1indirecta
PyPIcertifi2026.1.4indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcryptography46.0.5indirecta
PyPIdataclasses-json0.6.7indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.17.0indirecta
PyPIfastapi0.128.4indirecta
PyPIfilelock3.20.3indirecta
PyPIfiletype1.2.0indirecta
PyPIfrozendict2.4.7indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.1.0indirecta
PyPIghp-import2.1.0indirecta
PyPIgoogle-auth2.49.1indirecta
PyPIgoogle-genai1.67.0indirecta
PyPIgreenlet3.3.0indirecta
PyPIgriffe1.15.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.2.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttptools0.7.1indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhttpx-sse0.4.3indirecta
PyPIhuggingface-hub0.36.0indirecta
PyPIhyperextract0.3.1indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjiter0.12.0indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjsonpatch1.33indirecta
PyPIjsonpointer3.0.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIlangchain-anthropic1.3.5indirecta
PyPIlangchain-classic1.0.1indirecta
PyPIlangchain-core1.2.19indirecta
PyPIlangchain-google-genai4.2.1indirecta
PyPIlangchain-text-splitters1.1.0indirecta
PyPIlanggraph1.0.5indirecta
PyPIlanggraph-checkpoint3.0.1indirecta
PyPIlanggraph-prebuilt1.0.5indirecta
PyPIlanggraph-sdk0.3.1indirecta
PyPIlangsmith0.6.1indirecta
PyPImarkdown3.10indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImarshmallow3.26.2indirecta
PyPImcp1.29.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImergedeep1.3.4indirecta
PyPImike2.1.4indirecta
PyPImkdocs1.6.1indirecta
PyPImkdocs-autorefs1.4.3indirecta
PyPImkdocs-get-deps0.2.0indirecta
PyPImkdocs-material9.7.1indirecta
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirecta
PyPImkdocs-static-i18n1.3.1indirecta
PyPImkdocstrings1.0.0indirecta
PyPImkdocstrings-python2.0.1indirecta
PyPImodel2vec0.7.0indirecta
PyPImultidict6.7.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInumpy2.4.1indirecta
PyPIopenai2.14.0indirecta
PyPIorjson3.11.5indirecta
PyPIormsgpack1.12.1indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpaginate0.5.7indirecta
PyPIpathspec1.0.1indirecta
PyPIplatformdirs4.5.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIpyasn10.6.2indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.12.5indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpydantic-settings2.12.0indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpyjwt2.13.0indirecta
PyPIpymdown-extensions10.20indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-multipart0.0.32indirecta
PyPIpyversity0.1.1indirecta
PyPIpywin32312indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIregex2025.11.3indirecta
PyPIrequests2.32.5indirecta
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIsafetensors0.7.0indirecta
PyPIsetuptools80.10.1indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsimsimd6.5.12indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.45indirecta
PyPIsse-starlette3.4.6indirecta
PyPIstarlette0.52.1indirecta
PyPItenacity9.1.2indirecta
PyPItiktoken0.12.0indirecta
PyPItokenizers0.22.2indirecta
PyPItqdm4.67.1indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspect0.9.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.6.2indirecta
PyPIusearch2.23.0indirecta
PyPIuuid-utils0.12.0indirecta
PyPIuvicorn0.40.0indirecta
PyPIuvloop0.22.1indirecta
PyPIverspec0.1.0indirecta
PyPIvicinity0.4.3indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwatchfiles1.1.1indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIxxhash3.6.0indirecta
PyPIyarl1.22.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 25

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 149 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 25 tienen avisos conocidos, de los cuales 3 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
aiohttp3.13.3indirectacrítica423.14.1
cryptography46.0.5indirectacrítica548.0.1
click8.3.1indirectaalta18.3.3
langchain-classic1.0.1indirectaalta21.0.7
langchain-core1.2.19indirectaalta61.3.3
langgraph1.0.5indirectaalta21.0.10rc1
langsmith0.6.1indirectaalta71.0.7
orjson3.11.5indirectaalta13.11.6
pyasn10.6.2indirectaalta80.6.4
starlette0.52.1indirectaalta101.3.1
urllib32.6.2indirectaalta62.7.0
langchain1.2.6directamoderada21.4.6
python-dotenv1.2.1directamoderada21.2.2
idna3.11indirectamoderada23.15
langchain-anthropic1.3.5indirectamoderada21.4.6
langchain-text-splitters1.1.0indirectamoderada21.1.2
langgraph-checkpoint3.0.1indirectamoderada44.1.1
langgraph-sdk0.3.1indirectamoderada20.3.15
pydantic-settings2.12.0indirectamoderada12.14.2
pymdown-extensions10.20indirectamoderada311.0.0
pytest9.0.2indirectamoderada29.0.3
requests2.32.5indirectamoderada22.33.0
setuptools80.10.1indirectamoderada283.0.0
langchain-openai1.1.7directabaja21.1.14
pygments2.19.2indirectabaja22.20.0

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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