公开记录存在风险
软件健康报告模式 0.34.0 · 指标 2.10.0 · 2026-08-24 15:26 UTC
alteryx / evalml
EvalML is an AutoML library written in python.
alteryx/evalml 的健康指数为 100 分中的 34 分，处于「存在风险」区间。 其得分最高的类别是Engineering Quality（80/100），最低的是Vitality（26/100）。 最近一次更新在 221 天前。 近期的大部分工作由 4 位贡献者完成。
34
总分 / 100软件健康指数
指标归入加权类别，统一采用 1–100 量表。总体分先取类别加权平均，再依据公开记录的分布进行校准，使各等级具有百分位含义；当公开证据触发高风险司法辖区政策时，评级会按政策调整，并设置 34（存在风险）的上限。
34
卓越93-100公开记录中的最高层级（约前 5%）；基本满足所有检验标准
优秀80-92各方面均表现强劲；仅有少量不足
良好65-79健康；不足之处有限且可控
中等50-64可接受，但存在明显不足；建议进行审查
薄弱35-49多个领域存在实质性薄弱环节
存在风险20-34存在重大薄弱环节；采用时应保持审慎
危急1-19问题严重（项目被弃置、仅有单一维护者、缺乏基本工程规范）
评分画像
每条轴代表一个类别。形状比平均值更重要——健康的对象会填满整个图形，而“一峰一谷”式画像意味着某一维度的优势正掩盖另一维度的风险。
加权总体分 62 经校准后在公布的指数量表上为 69（记录校准 2026-08-02）。
所有权
软件包生态系统
| 注册表 | 软件包 | 版本 | 月下载量 | 版本数 | 最近发布 | 标签 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | evalml | 0.84.0 | 9,780 | 87 | 808 天前 | data-sciencemachine-learningoptimizationautoml |
按类别列示的指标
活力
项目是否仍有生命——是否仍在编写代码，是否仍在发布版本？
26
开发活跃度
4危急
疑似弃置
有工作送达，却无人处理
648 天内没有人类提交不计自动化提交拉取请求无人回应问题无人回应已发布的修复未被采用发布停滞OpenSSF Scorecard 判定其缺乏维护持续集成已损坏总体评级上限：存在风险
仅有沉默从不构成判定——一个小而完备的库可能多年无需提交。此提示需同时满足两点：长期没有人类提交，且项目明显未履行应尽的义务。自动化提交不计作维护。
弃置状态如何评估评分方式
| 3.6/36 | 推送新近度 — 最近一次推送于 221 天前 |
| 0/36 | 提交节奏 — 52 周中有 0 周有提交 |
| 0/18 | 提交量 — 最近一年 0 次提交 |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard：Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0 |
所用输入
| commits_last_year | 0 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 221 |
| active_weeks_last_year | 0 |
发布纪律
60中等
评分方式
| 27/27 | 有发布版本 — 已发布 100 个发布版本 |
| 0/36 | 发布时效 — 最近一次发布版本于 808 天前 |
| 27/27 | 发布节奏 — 约每 43.7 天发布一次 |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard：Signed-Releases — 无数据 |
所用输入
| releases_count | 100 |
| latest_release_tag | v0.84.0 |
| releases_from_tags | 否 |
| days_since_latest_release | 808 |
| mean_days_between_releases | 43.7 |
已排除计分（无数据或不适用）：OpenSSF Scorecard：Signed-Releases。 其余权重已重新归一化。
社区与采用
项目是否拥有用户、下载量与关注度，并具备欢迎贡献者参与的配置？
72
流行度与采用
71良好
评分方式
| 47.5/60 | 星标 — 852 个星标 |
| 16.4/25 | 复刻 — 94 个复刻 |
| 6.8/15 | 关注者 — 18 位关注者 |
所用输入
| forks | 94 |
| stars | 852 |
| watchers | 18 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
社区健康
77良好
评分方式
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | 许可证 — 可识别的许可证（BSD-3-Clause） |
| 18/18 | CONTRIBUTING 指南 |
| 0/13.5 | 行为准则 |
| 0/7.2 | 议题模板 |
| 6.3/6.3 | PR 模板 |
所用输入
| has_readme | 是 |
| has_license | 是 |
| readme_badges | 3 |
| has_contributing | 是 |
| has_issue_template | 否 |
| has_code_of_conduct | 否 |
| readme_badge_services | badge.fury.io, codecov.io, github.com |
| has_pull_request_template | 是 |
生态采用（下载量）
66良好
评分方式
| 53.2/80 | 月度下载量 — pypi 合计每月 9,780 次下载 |
| 0/20 | 注册表被依赖数 — 该生态系统不报告此项 |
所用输入
| packages | evalml |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 9,780 |
| unverified_packages_excluded | — |
已排除计分（无数据或不适用）：注册表被依赖数。 其余权重已重新归一化。
可持续性与治理
项目能否在其成员之外延续——巴士系数、响应能力、由谁支持，以及软件包的维护状况？
79
维护者韧性（巴士系数）
86优秀
评分方式
| 43.2/54 | 巴士系数 — 4 位贡献者贡献了半数提交 |
| 18.8/22.5 | 提交分布 — 头号贡献者编写了 17% 的提交 |
| 13.5/13.5 | 贡献者广度 — 35 位贡献者 |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard：Contributors — project has 4 contributing companies or organizations |
所用输入
| bus_factor | 4 |
| contributors_sampled | 35 |
| top_contributor_share | 0.166 |
议题与 PR 响应能力
86优秀
评分方式
| 35.2/42 | 议题解决 — 84% 的议题已关闭 |
| 24.6/30 | PR 接受 — 已裁定的 PR 中 2,032/2,476 已合并 |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — 30 天内没有首次贡献者的 PR 得到裁决 |
| 15/15 | OpenSSF Scorecard：Code-Review — all changesets reviewed |
所用输入
| merged_prs | 2,032 |
| open_issues | 316 |
| closed_issues | 1,622 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 0 |
| issue_closed_ratio | 0.837 |
| closed_unmerged_prs | 444 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
已排除计分（无数据或不适用）：Newcomer PR acceptance。 其余权重已重新归一化。
所有权与托管责任
73良好
评分方式
| 30/30 | 所有权背书 — 组织持有 |
| 0/20 | 已验证域名 |
| 17.7/25 | 所有者影响力 — alteryx 有 286 位关注者 |
| 25/25 | 既往记录 — 143 个公开仓库，账户约 11 年 |
所用输入
| followers | 286 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | 否 |
| owner_login | alteryx |
| public_repos | 143 |
| account_age_days | 4,083 |
软件包维护
69良好
评分方式
| 25/25 | 已发布且可解析 — pypi 上有 1 个软件包 |
| 4/35 | 发布时效 — 最近一次发布于 808 天前 |
| 20/20 | 版本历史 — 87 个已发布版本 |
| 20/20 | 未被弃用 — 活跃，未被弃用或撤回 |
所用输入
| packages | evalml |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | 否 |
| min_days_since_publish | 808 |
工程质量
基础的工程与文档实践是否到位？
80
工程实践
74良好
评分方式
| 24/24 | CI 工作流 — 20 个工作流 |
| 24/24 | 存在测试 |
| 16/16 | Linter 配置 — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]) |
| 9.6/9.6 | Pre-commit 钩子 |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard：CI-Tests — 0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0 |
所用输入
| has_ci | 是 |
| has_tests | 是 |
| has_editorconfig | 否 |
| has_linter_config | 是 |
| has_precommit_config | 是 |
文档
90优秀
评分方式
| 30/30 | README |
| 25/25 | 文档目录 |
| 15/15 | 文档 / 主页站点 — https://evalml.alteryx.com |
| 10/10 | 仓库描述 |
| 10/10 | 主题标签 — 8 个主题标签 |
| 0/10 | Wiki |
所用输入
| topics | automl, machine-learning, data-science, model-selection, hyperparameter-tuning, optimization, feature-engineering, feature-selection |
| has_wiki | 否 |
| homepage | https://evalml.alteryx.com |
| docs_site | https://evalml.alteryx.com |
| has_readme | 是 |
| has_docs_dir | 是 |
| has_description | 是 |
安全
可见的安全与供应链实践是否稳固，且不存在未解决的高风险司法辖区暴露？
51
安全态势
44薄弱
评分方式
| 7.5/7.5 | Binary-Artifacts — no binaries found in the repo |
| 0/7.5 | Branch-Protection — 无数据 |
| 0/2.5 | CI-Tests — 0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0 |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 7.5/7.5 | Code-Review — all changesets reviewed |
| 2.5/2.5 | Contributors — project has 4 contributing companies or organizations |
| 10/10 | Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected |
| 7.5/7.5 | Dependency-Update-Tool — update tool detected |
| 0/5 | Fuzzing — project is not fuzzed |
| 2.5/2.5 | 许可证 — license file detected |
| 0/7.5 | Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0 |
| 0/5 | Packaging — 无数据 |
| 0/5 | Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 0/5 | SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 0/5 | Security-Policy — security policy file not detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — 无数据 |
| 0/7.5 | Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 0/7.5 | Vulnerabilities — 10 existing vulnerabilities detected |
所用输入
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 15 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 3 |
| scorecard_aggregate | 4.4 |
已排除计分（无数据或不适用）：Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases。 其余权重已重新归一化。
依赖安全公告
80优秀
评分方式
| 20.2/35 | 直接依赖不含已知公告 — 1 个受影响：scikit-learn 1.4.2 (moderate 5.3) |
| 25/25 | 间接依赖不含已知公告 — 没有间接依赖携带已知公告 |
| 35.3/40 | 没有长期未处理的公告 — 1 个携带公告的软件包超过 90 天未处理；最早一条发布于 808 天前 |
所用输入
| source | osv |
| advisories | 2 |
| affected_packages | 1 |
| assessed_packages | 106 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | moderate 1 |
| direct_affected_packages | 1 |
比对的是 pypi:evalml@0.84.0 的运行时依赖闭包——安装已发布的软件包时真正被拉取进来的内容——共 106 个软件包。 未对可达性进行分析。
AI 就绪度
该仓库在多大程度上具备与 AI 编码代理协同开发与维护的条件？权重刻意设小（4%）：代理工具链是一项真实的维护信号，但完全不具备的仓库仍可达到 100/100。
60
AI 代理上下文与指引
40薄弱
评分方式
| 0/45 | 代理指令 — 没有 CLAUDE.md / AGENTS.md / 编辑器规则 |
| 0/15 | 机器可读文档（llms.txt） |
| 40/40 | 可读的提交历史 — 100 次人类提交中有 100 次说明了意图（结构化标题或解释性正文） |
所用输入
| has_llms_txt | 否 |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 1 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
评分方式
| 18/18 | 一条命令的引导启动 — Makefile, docs/Makefile |
| 22/22 | 自动化测试 |
| 11/11 | Lint / 格式化配置 — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]) |
| 0/11 | 静态类型检查 |
| 10/10 | 可复现环境 — Dockerfile |
| 0/10 | 已体现的代理实践 — 最近 100 次提交中没有代理编写的提交 |
| 0/8 | 自动化维护 — 未观察到自动依赖更新 |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard：Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
所用输入
| has_nix | 否 |
| has_tests | 是 |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | 是 |
| typed_language | 否 |
| bootstrap_files | Makefile, docs/Makefile |
| has_devcontainer | 否 |
| has_linter_config | 是 |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
面向模型的代码可读性
54中等
评分方式
| 0/45 | 可类型检查的代码 — Python，未配置类型检查 |
| 53.5/55 | 可控的文件大小 — 采样的 378 个源文件中有 10 个超过 60KB |
所用输入
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 193,395 |
| source_files_sampled | 378 |
| oversized_source_files | 10 |
机器可读接口
100卓越
评分方式
| 0/40 | API 模式（OpenAPI/GraphQL/proto） — 不适用于此类软件 |
| 0/20 | MCP 服务器 — 不适用于此类软件 |
| 40/40 | 可运行示例 — demos, notebooks |
所用输入
| example_dirs | demos, notebooks |
| has_mcp_signal | 否 |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
已排除计分（无数据或不适用）：API 模式（OpenAPI/GraphQL/proto）, MCP 服务器。 其余权重已重新归一化。
关键数据
852GitHub 星标
35贡献者
0最近 12 个月提交数
221距最近推送天数
100发布版本数
4巴士系数（bus factor）
316开放议题
PyPI软件包生态系统数
数据采集警告
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
更多细节
Star 与 Fork 历史 0 ★ / 94 ⇿
0Star
94Fork
85发布
每颗 star 和每个 fork 的添加时间，来自 GitHub 并按天汇总。累计增长位于其构成来源——每日新增——的正上方，二者可相互对照：稳定的自然增长与短暂的突增形态截然不同。当这一差别可被衡量时，它会作为增长真实性予以报告。
主版本 0次版本 69修订 14
每个点涵盖 6 天。
OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4综合
来自开源项目 OpenSSF Scorecard 的独立、工具无关的安全评估。每项检查奖励的是安全实践本身，而非特定供应商的工具。Scorecard 无法判定的检查项标记为 不适用，并从安全评分中剔除（绝不按零分计）。
| 10 | Binary-Artifacts | no binaries found in the repo |
| 不适用 | Branch-Protection | internal 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 |
| 0 | CI-Tests | 0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0 |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 10 | Code-Review | all changesets reviewed |
| 10 | Contributors | project has 4 contributing companies or organizations |
| 10 | Dangerous-Workflow | no dangerous workflow patterns detected |
| 10 | Dependency-Update-Tool | update tool detected |
| 0 | Fuzzing | project is not fuzzed |
| 10 | License | license file detected |
| 0 | Maintained | 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0 |
| 不适用 | Packaging | packaging workflow not detected |
| 0 | Pinned-Dependencies | dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 0 | SAST | SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 0 | Security-Policy | security policy file not detected |
| 不适用 | Signed-Releases | no releases found |
| 0 | Token-Permissions | detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 0 | Vulnerabilities | 10 existing vulnerabilities detected |
直接依赖 36
| 注册表 | 软件包 | 版本约束 | 清单文件 |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | >= 1.22.0 | pyproject.toml |
| PyPI | pandas | >= 1.5.0, <2.1.0 | pyproject.toml |
| PyPI | scipy | >= 1.5.0, <1.14.0 | pyproject.toml |
| PyPI | scikit-learn | >= 1.3.2 | pyproject.toml |
| PyPI | scikit-optimize | >= 0.9.0 | pyproject.toml |
| PyPI | pyzmq | >= 21.0.2 | pyproject.toml |
| PyPI | colorama | >= 0.4.4 | pyproject.toml |
| PyPI | cloudpickle | >= 1.5.0 | pyproject.toml |
| PyPI | click | >= 8.0.0 | pyproject.toml |
| PyPI | shap | >= 0.45.0 | pyproject.toml |
| PyPI | statsmodels | >= 0.12.2 | pyproject.toml |
| PyPI | texttable | >= 1.6.2 | pyproject.toml |
| PyPI | woodwork | >= 0.22.0 | pyproject.toml |
| PyPI | dask | >= 2022.2.0, != 2022.10.1 | pyproject.toml |
| PyPI | distributed | >= 2022.2.0, != 2022.10.1 | pyproject.toml |
| PyPI | featuretools | >= 1.16.0 | pyproject.toml |
| PyPI | nlp-primitives | >= 2.9.0 | pyproject.toml |
| PyPI | networkx | >= 2.7 | pyproject.toml |
| PyPI | plotly | >= 5.0.0 | pyproject.toml |
| PyPI | kaleido | >= 0.2.0 | pyproject.toml |
| PyPI | ipywidgets | >= 7.5 | pyproject.toml |
| PyPI | xgboost | >= 1.7.0.post0 | pyproject.toml |
| PyPI | catboost | >= 1.1.1 | pyproject.toml |
| PyPI | lightgbm | >= 4.0.0 | pyproject.toml |
| PyPI | matplotlib | >= 3.3.3 | pyproject.toml |
| PyPI | graphviz | >= 0.13 | pyproject.toml |
| PyPI | seaborn | >= 0.11.1 | pyproject.toml |
| PyPI | category-encoders | >= 2.2.2, <= 2.5.1.post0 | pyproject.toml |
| PyPI | imbalanced-learn | >= 0.11.0 | pyproject.toml |
| PyPI | pmdarima | >= 1.8.5 | pyproject.toml |
| PyPI | sktime | >= 0.21.0, < 0.29.0 | pyproject.toml |
| PyPI | lime | >= 0.2.0.1 | pyproject.toml |
| PyPI | tomli | >= 2.0.1 | pyproject.toml |
| PyPI | packaging | >= 23.0 | pyproject.toml |
| PyPI | black | >= 22.3.0 | pyproject.toml |
| PyPI | holidays | >= 0.13 | pyproject.toml |
全部依赖 81
来自 GitHub 依赖图的完整解析依赖集合：72 个直接依赖与 9 个间接（传递）软件包。仓库提交锁文件时，传递闭包才是完整的。
| 注册表 | 软件包 | 版本 | 关系 |
|---|---|---|---|
| PyPI | black | — | 直接 |
| PyPI | black | 22.3.0 | 直接 |
| PyPI | catboost | — | 直接 |
| PyPI | catboost | 1.1.1 | 直接 |
| PyPI | category-encoders | — | 直接 |
| PyPI | category-encoders | 2.2.2 | 直接 |
| PyPI | click | — | 直接 |
| PyPI | click | 8.0.0 | 直接 |
| PyPI | cloudpickle | — | 直接 |
| PyPI | cloudpickle | 1.5.0 | 直接 |
| PyPI | colorama | — | 直接 |
| PyPI | colorama | 0.4.4 | 直接 |
| PyPI | dask | — | 直接 |
| PyPI | dask | 2022.2.0 | 直接 |
| PyPI | distributed | — | 直接 |
| PyPI | distributed | 2022.2.0 | 直接 |
| PyPI | featuretools | — | 直接 |
| PyPI | featuretools | 1.16.0 | 直接 |
| PyPI | graphviz | — | 直接 |
| PyPI | graphviz | 0.13 | 直接 |
| PyPI | holidays | — | 直接 |
| PyPI | holidays | 0.13 | 直接 |
| PyPI | imbalanced-learn | — | 直接 |
| PyPI | imbalanced-learn | 0.11.0 | 直接 |
| PyPI | ipywidgets | — | 直接 |
| PyPI | ipywidgets | 7.5 | 直接 |
| PyPI | kaleido | — | 直接 |
| PyPI | kaleido | 0.2.0 | 直接 |
| PyPI | lightgbm | — | 直接 |
| PyPI | lightgbm | 4.0.0 | 直接 |
| PyPI | lime | — | 直接 |
| PyPI | lime | 0.2.0.1 | 直接 |
| PyPI | matplotlib | — | 直接 |
| PyPI | matplotlib | 3.3.3 | 直接 |
| PyPI | networkx | — | 直接 |
| PyPI | networkx | 2.7 | 直接 |
| PyPI | nlp-primitives | — | 直接 |
| PyPI | nlp-primitives | 2.9.0 | 直接 |
| PyPI | numpy | — | 直接 |
| PyPI | numpy | 1.22.0 | 直接 |
| PyPI | packaging | — | 直接 |
| PyPI | packaging | 23.0 | 直接 |
| PyPI | pandas | — | 直接 |
| PyPI | pandas | 1.5.0 | 直接 |
| PyPI | plotly | — | 直接 |
| PyPI | plotly | 5.0.0 | 直接 |
| PyPI | pmdarima | — | 直接 |
| PyPI | pmdarima | 1.8.5 | 直接 |
| PyPI | pyzmq | — | 直接 |
| PyPI | pyzmq | 21.0.2 | 直接 |
| PyPI | scikit-learn | — | 直接 |
| PyPI | scikit-learn | 1.3.2 | 直接 |
| PyPI | scikit-optimize | — | 直接 |
| PyPI | scikit-optimize | 0.9.0 | 直接 |
| PyPI | scipy | — | 直接 |
| PyPI | scipy | 1.5.0 | 直接 |
| PyPI | seaborn | — | 直接 |
| PyPI | seaborn | 0.11.1 | 直接 |
| PyPI | shap | — | 直接 |
| PyPI | shap | 0.45.0 | 直接 |
| PyPI | sktime | — | 直接 |
| PyPI | sktime | 0.21.0 | 直接 |
| PyPI | statsmodels | — | 直接 |
| PyPI | statsmodels | 0.12.2 | 直接 |
| PyPI | texttable | — | 直接 |
| PyPI | texttable | 1.6.2 | 直接 |
| PyPI | tomli | — | 直接 |
| PyPI | tomli | 2.0.1 | 直接 |
| PyPI | woodwork | — | 直接 |
| PyPI | woodwork | 0.22.0 | 直接 |
| PyPI | xgboost | — | 直接 |
| PyPI | xgboost | 1.7.0.post0 | 直接 |
| PyPI | coverage | 6.4 | 间接 |
| PyPI | ipython | 8.10.0 | 间接 |
| PyPI | nbval | 0.9.3 | 间接 |
| PyPI | pytest | 7.1.2 | 间接 |
| PyPI | pytest-cov | 2.10.1 | 间接 |
| PyPI | pytest-timeout | 1.4.2 | 间接 |
| PyPI | pytest-xdist | 2.1.0 | 间接 |
| PyPI | pyyaml | 6.0.1 | 间接 |
| PyPI | setuptools | — | 间接 |
依赖安全公告 1
安装 pypi:evalml@0.84.0 会引入 106 个包（直接与传递）：其中 1 个存在已知公告，1 个为直接依赖。
| 软件包 | 版本 | 关系 | 严重程度 | 公告数 | 修复版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| scikit-learn | 1.4.2 | 直接 | 中 | 2 | 1.5.0 |
公告表示依赖图中记录的版本落入某条公告的受影响范围。可达性未经分析，且依赖图包含开发与测试的版本固定——某项发现可能只涉及工具链而非交付的软件。
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