Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-14 07:31 UTC

zaebee / codegraph-brain

Code graph for AI agents: impact analysis and call tracing over MCP (Python, TypeScript). Local, deterministic, SQLite.

PythonMIT★ 2 estrellas⑂ 0 forksdesde jun 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosServidor MCPBibliotecaInterfaz webcómo se determina
#ai-agents#call-graph#claude-code#code-graph#mcp#mcp-server#python#static-analysis#tree-sitter#typescript

zaebee/codegraph-brain tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (94/100) y la más baja, Community & Adoption (39/100). Se actualizó por última vez hoy. 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

Andrey GromovCuenta personal
13 seguidores90 repositorios públicosdesde jun 2010

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
PyPIcodegraph-brain0.29.0228138hace 0 díasai-agentsarchitecturecall-graphcode-graphcode-reviewllmmcpmodel-context-protocolstatic-analysistree-sitter

Métricas por categoría

Vitalidad

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

84Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

73Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
9/36Cadencia de commits — 13/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 408 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year408
human_commit_share0,6
days_since_last_push0
active_weeks_last_year13

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 42 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~2,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count42
latest_release_tagcodegraph-brain-v0.29.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,9
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?

39Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

1Crítico
Cómo se puntúa
0/60Estrellas — 2 estrellas
0/25Forks — 0 forks
0/15Observadores — 0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks0
stars2
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

70Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía 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_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

56Moderado
Cómo se puntúa
44.8/80Descargas mensuales — 2281 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagescodegraph-brain
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2281
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?

55Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

10Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 100% de los commits
1.4/13.5Amplitud de contribuyentes — 1 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Capacidad de respuesta a issues y PR

75Bueno
Cómo se puntúa
35.5/42Resolución de issues — 84% de issues cerradas
29.5/30Aceptación de PR — 392/398 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs392
open_issues30
closed_issues164
prs_merged_7d19
prs_decided_7d19
prs_merged_30d44
prs_decided_30d45
issue_closed_ratio0,845
closed_unmerged_prs6
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

54Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
8.2/25Alcance del propietario — 13 seguidores de zaebee
25/25Trayectoria — 90 repos públicos, cuenta de ~16 años
Datos de entrada utilizados
followers13
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginzaebee
public_repos90
account_age_days5964
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 — 38 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagescodegraph-brain
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

94Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

90Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://pypi.org/project/codegraph-brain/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 10 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai-agents, call-graph, claude-code, code-graph, mcp, mcp-server, python, static-analysis, tree-sitter, typescript
has_wikisí
homepagehttps://pypi.org/project/codegraph-brain/
docs_sitehttps://pypi.org/project/codegraph-brain/
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?

60Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

50Moderado
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
2/2.5CI-Tests — 25 out of 30 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
0/7.5Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — 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 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
4/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5
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
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
advisories1
affected_packages1
assessed_packages121
unassessed_packages30
affected_by_severityhigh 1
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 121 dependencias resueltas con OSV. 30 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. 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.

92Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — CLAUDE.md, ui/AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 60 de 60 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md, ui/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes4463

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

98Excepcional
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/cgis/py.typed, ui/tsconfig.json
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 59 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
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/cgis/py.typed, ui/tsconfig.json
agent_commit_share0,59
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Legibilidad del código para modelos

81Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/cgis/py.typed, ui/tsconfig.json)
53.9/55Tamaños de archivo manejables — 6/304 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes89.755
source_files_sampled304
oversized_source_files6

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

2estrellas de GitHub
1contribuidores
408commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
42versiones publicadas
1factor bus
30issues abiertas
npm, 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:codegraph-brain@0.29.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0agregado

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 · 2026-10-14 07:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
8CI-Tests25 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 17
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIhttpx>=0.27pyproject.toml
PyPImcp>=2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.13.4pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2pyproject.toml
PyPIrich>=15.0.0pyproject.toml
PyPIstructlog>=25.5.0pyproject.toml
PyPItree-sitter>=0.25.2pyproject.toml
PyPItree-sitter-python>=0.25.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-typescript>=0.23.2pyproject.toml
PyPItyper>=0.26.7pyproject.toml
npm@xyflow/react^12.4.4ui/package.json
npmdagre^0.8.5ui/package.json
npmhtml-to-image^1.11.13ui/package.json
npmreact^19.2.7ui/package.json
npmreact-dom^19.2.7ui/package.json
npmreact-error-boundary^6.1.2ui/package.json
npmzustand^5.0.14ui/package.json
Todas las dependencias 151

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 17 paquetes directos y 134 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
npm@xyflow/react^12.4.4directa
npmdagre^0.8.5directa
npmhtml-to-image^1.11.13directa
npmreact^19.2.7directa
npmreact-dom^19.2.7directa
npmreact-error-boundary^6.1.2directa
npmzustand^5.0.14directa
PyPIhttpx0.28.1directa
PyPImcp2.0.0directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIrich15.0.0directa
PyPIstructlog25.5.0directa
PyPItree-sitter0.25.2directa
PyPItree-sitter-python0.25.0directa
PyPItree-sitter-typescript0.23.2directa
PyPItyper0.26.7directa
npm@eslint/js^9.0.0indirecta
npm@happy-dom/global-registrator^20.10.2indirecta
npm@testing-library/dom^10.4.1indirecta
npm@testing-library/jest-dom^6.9.1indirecta
npm@testing-library/react^16.3.2indirecta
npm@types/dagre^0.7.54indirecta
npm@types/react^19.2.17indirecta
npm@types/react-dom^19.2.3indirecta
npm@typescript-eslint/eslint-plugin^8.60.1indirecta
npm@typescript-eslint/parser^8.60.1indirecta
npm@vitejs/plugin-react^6.0.2indirecta
npmeslint^9.0.0indirecta
npmeslint-config-prettier^10.1.8indirecta
npmeslint-plugin-react^7.37.5indirecta
npmeslint-plugin-react-hooks^7.1.1indirecta
npmeslint-plugin-react-refresh^0.5.2indirecta
npmhappy-dom^20.10.2indirecta
npmjsdom^29.1.1indirecta
npmprettier^3.8.3indirecta
npmrollup-plugin-visualizer^7.0.1indirecta
npmtypescript^6.0.3indirecta
npmvite^8.0.16indirecta
npmvitest^4.1.8indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIast-serialize0.5.0indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIcertifi2026.5.20indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.4.1indirecta
PyPIcodegraph-brain0.29.0indirecta
PyPIcohere7.0.3indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.14.1indirecta
PyPIcryptography50.0.0indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdistlib0.4.2indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIduckdb1.5.3indirecta
PyPIeval-type-backport0.4.0indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastavro1.12.2indirecta
PyPIfilelock3.29.1indirecta
PyPIfsspec2026.4.0indirecta
PyPIgoogle-auth2.53.0indirecta
PyPIgoogle-genai2.8.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.5.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpcore22.12.0indirecta
PyPIhttpx22.12.0indirecta
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirecta
PyPIhuggingface-hub1.16.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinterrogate1.7.0indirecta
PyPIipdb0.13.13indirecta
PyPIipython9.14.1indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjsonpath-python1.1.6indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIlibrt0.11.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImcp-types2.0.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistralai2.4.9indirecta
PyPImypy2.1.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPIollama0.6.2indirecta
PyPIopentelemetry-api1.39.1indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.60b1indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIplatformdirs4.10.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpy1.11.0indirecta
PyPIpyasn10.6.4indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyjwt2.15.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.6.1indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-multipart0.0.32indirecta
PyPIpywin32312indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrpds-py2026.5.1indirecta
PyPIruff0.15.16indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsse-starlette3.4.4indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIstarlette1.3.1indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItenacity9.1.4indirecta
PyPItokenizers0.23.1indirecta
PyPItqdm4.68.1indirecta
PyPItraitlets5.15.1indirecta
PyPItruststore0.10.4indirecta
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirecta
PyPItypes-requests2.33.0.20260518indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.8.0indirecta
PyPIuvicorn0.49.0indirecta
PyPIvirtualenv21.7.13indirecta
PyPIwcwidth0.8.0indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Avisos de dependencias 1

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 121 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 30 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
fsspec2026.4.0indirectaalta12026.6.0

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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