公开记录
软件健康报告模式 0.34.0 · 指标 2.10.0 · 2026-08-29 21:47 UTC

avitai / artifex

A research-focused modular generative modeling library built on JAX/Flax NNX

PythonMIT★ 1 星标⑂ 0 复刻始于 2026年1月在 GitHub 上查看 ↗
类型命令行工具库如何判定
#diffusion-models#flax-nnx#generative-ai#generative-models#jax#research#autoregressive-model#diffusion-model#energy-based-models#gans#generative-adversarial-network#geometric-deep-learning#geometric-models#multi-modal#normalizing-flows#vae#variational-autoencoder

avitai/artifex 的健康指数为 100 分中的 75 分，处于「良好」区间。 其得分最高的类别是Engineering Quality（95/100），最低的是Community & Adoption（39/100）。 最近一次更新在今天。 近期的大部分工作由 1 位贡献者完成。

75
总分 / 100
良好

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。

75
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）
活力社区与采用可持续性与治理工程质量安全AI 就绪度

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 65 经校准后在公布的指数量表上为 75（记录校准 2026-08-02）。

所有权

Avitai Bio组织
4 关注者7 个公开仓库始于 2023年5月

该仓库由组织支持——共同承担、可问责的托管责任，可延续于任何单一维护者之后。

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
PyPIavitai-artifex0.1.42,89340 天前deep-learningflaxgenerative-modelsjax

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？

78良好 · 占总体的 21%

开发活跃度

64中等
评分方式
36/36推送新近度 — 最近一次推送于 0 天前
4.2/36提交节奏 — 52 周中有 6 周有提交
13.3/18提交量 — 最近一年 29 次提交
10/10OpenSSF Scorecard：Maintained — 24 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
所用输入
commits_last_year29
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year6

发布纪律

100卓越
评分方式
27/27有发布版本 — 已发布 5 个发布版本
36/36发布时效 — 最近一次发布版本于 0 天前
27/27发布节奏 — 约每 31.5 天发布一次
0/10OpenSSF Scorecard：Signed-Releases — 无数据
所用输入
releases_count5
latest_release_tagv0.1.4
releases_from_tags否
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases31.5
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？

39薄弱 · 占总体的 17%

流行度与采用

1危急
评分方式
0/60星标 — 1 个星标
0/25复刻 — 0 个复刻
0/15关注者 — 0 位关注者
所用输入
forks0
stars1
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

社区健康

70良好
评分方式
22.5/22.5README
22.5/22.5许可证 — 可识别的许可证（MIT）
18/18CONTRIBUTING 指南
0/13.5行为准则
0/7.2议题模板
0/6.3PR 模板
所用输入
has_readme是
has_license是
readme_badges4
has_contributing是
has_issue_template否
has_code_of_conduct否
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_template否

生态采用（下载量）

58中等
评分方式
46.2/80月度下载量 — pypi 合计每月 2,893 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
packagesavitai-artifex
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2,893
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？

54中等 · 占总体的 23%

维护者韧性（巴士系数）

10危急
评分方式
9/54巴士系数 — 1 位贡献者贡献了半数提交
0/22.5提交分布 — 头号贡献者编写了 100% 的提交
1.4/13.5贡献者广度 — 1 位贡献者
0/10OpenSSF Scorecard：Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
所用输入
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

议题与 PR 响应能力

81优秀
评分方式
42/42议题解决 — 100% 的议题已关闭
27/30PR 接受 — 已裁定的 PR 中 9/10 已合并
11.7/13Newcomer PR acceptance — 30 天内首次贡献者的 PR 已合并 9/10
0/15OpenSSF Scorecard：Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
所用输入
merged_prs9
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d9
prs_decided_7d10
prs_merged_30d9
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d9
first_time_prs_decided_30d10

所有权与托管责任

48薄弱
评分方式
30/30所有权背书 — 组织持有
0/20已验证域名
5/25所有者影响力 — avitai 有 4 位关注者
13.2/25既往记录 — 7 个公开仓库，账户约 3 年
所用输入
followers4
owner_typeOrganization
is_verified否
owner_loginavitai
public_repos7
account_age_days1,216

软件包维护

92优秀
评分方式
25/25已发布且可解析 — pypi 上有 1 个软件包
35/35发布时效 — 最近一次发布于 0 天前
12/20版本历史 — 4 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
packagesavitai-artifex
ecosystemspypi
any_deprecated否
min_days_since_publish0

工程质量

基础的工程与文档实践是否到位？

95卓越 · 占总体的 19%

工程实践

92优秀
评分方式
24/24CI 工作流 — 6 个工作流
24/24存在测试
16/16Linter 配置 — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit 钩子
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard：CI-Tests — 无数据
所用输入
has_ci是
has_tests是
has_editorconfig否
has_linter_config是
has_precommit_config是
已排除计分（无数据或不适用）：OpenSSF Scorecard：CI-Tests。 其余权重已重新归一化。

文档

100卓越
评分方式
30/30README
25/25文档目录
15/15文档 / 主页站点 — https://artifex.readthedocs.io/en/latest/
10/10仓库描述
10/10主题标签 — 17 个主题标签
10/10Wiki
所用输入
topicsdiffusion-models, flax-nnx, generative-ai, generative-models, jax, research, autoregressive-model, diffusion-model, energy-based-models, gans, generative-adversarial-network, geometric-deep-learning, geometric-models, multi-modal, normalizing-flows, vae, variational-autoencoder
has_wiki是
homepagehttps://artifex.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://artifex.readthedocs.io/en/latest/
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？

58中等 · 占总体的 16%

安全态势

47薄弱
评分方式
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 无数据
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 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
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5许可证 — license file detected
7.5/7.5Maintained — 24 commit(s) and 0 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 — no SAST tool detected
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — 无数据
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
所用输入
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4.7
已排除计分（无数据或不适用）：CI-Tests, Signed-Releases。 其余权重已重新归一化。

依赖安全公告

100卓越
评分方式
35/35直接依赖不含已知公告 — 没有直接依赖携带已知公告
0/25间接依赖不含已知公告 — 在此范围内，传递依赖集合无法与开发和测试依赖区分
0/40没有长期未处理的公告 — 没有公告带有发布日期
所用输入
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages392
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages0
已排除计分（无数据或不适用）：间接依赖不含已知公告, 没有长期未处理的公告。 其余权重已重新归一化。 已将 392 个已解析依赖与 OSV 比对。 该仓库未发布任何索引可解析的软件包，因此改为评估仓库依赖图。该图将开发与测试版本固定同交付的依赖混在一起，因此仅对声明的运行时依赖计分；传递性发现仅作为背景信息列出，不计入评分。 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。

61中等 · 占总体的 4%

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 — 35 次人类提交中有 31 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_share0.886
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

验证循环（构建 / 测试 / 类型检查）

54中等
评分方式
0/18一条命令的引导启动
22/22自动化测试
11/11Lint / 格式化配置 — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11静态类型检查 — src/artifex/py.typed
10/10可复现环境 — lockfile
0/10已体现的代理实践 — 最近 35 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
0/10OpenSSF Scorecard：Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
所用输入
has_nix否
has_tests是
lockfilesuv.lock
has_dockerfile否
typed_language否
bootstrap_files—
has_devcontainer否
has_linter_config是
typecheck_configssrc/artifex/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

面向模型的代码可读性

82优秀
评分方式
27/45可类型检查的代码 — Python，已配置类型检查（src/artifex/py.typed）
54.9/55可控的文件大小 — 采样的 870 个源文件中有 1 个超过 60KB
所用输入
primary_languagePython
largest_source_bytes96,097
source_files_sampled870
oversized_source_files1

机器可读接口

100卓越
评分方式
0/40API 模式（OpenAPI/GraphQL/proto） — 不适用于此类软件
0/20MCP 服务器 — 不适用于此类软件
40/40可运行示例 — examples, notebooks
所用输入
example_dirsexamples, 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

1GitHub 星标
1贡献者
29最近 12 个月提交数
0距最近推送天数
5发布版本数
1巴士系数（bus factor）
0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
  • deps.dev does not index pypi:avitai-artifex@0.1.4; advisories assessed against the repository dependency graph instead

更多细节

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7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）。Scorecard v5.5.0 · 2026-08-29 21:46 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
不适用CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained24 commit(s) and 0 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
0SASTno SAST tool detected
10Security-Policysecurity policy file detected
不适用Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
直接依赖 25
注册表软件包版本约束清单文件
PyPIblackjax>=1.2.5pyproject.toml
PyPIcalibrax>=0.1.2pyproject.toml
PyPIdacite>=1.8.0pyproject.toml
PyPIdatarax>=0.1.5pyproject.toml
PyPIdistrax>=0.1.9pyproject.toml
PyPIflax>=0.12.9pyproject.toml
PyPIgrain>=0.2.18pyproject.toml
PyPIgraphviz>=0.20pyproject.toml
PyPIjax>=0.4.0pyproject.toml
PyPIjaxtyping>=0.2.20pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8pyproject.toml
PyPInumpy<2.4.0,>=1.24pyproject.toml
PyPIoptax>=0.2.8pyproject.toml
PyPIorbax-checkpoint>=0.11.0pyproject.toml
PyPIpyasn1>=0.6.4pyproject.toml
PyPIpydantic>=2pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.1pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.6.1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.12.1pyproject.toml
PyPItrimesh>=3.30.1pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67pyproject.toml
PyPItyper>=0.7pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.5pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.5pyproject.toml
全部依赖 392

来自 GitHub 依赖图的完整解析依赖集合：25 个直接依赖与 367 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
PyPIblackjax1.3直接
PyPIcalibrax0.1.1直接
PyPIdacite1.9.2直接
PyPIdatarax0.1.4直接
PyPIdistrax0.1.9直接
PyPIflax0.12.9直接
PyPIgrain0.2.18直接
PyPIgraphviz0.21直接
PyPIjax0.11.1直接
PyPIjaxtyping0.3.9直接
PyPImatplotlib3.10.8直接
PyPInumpy2.3.5直接
PyPIoptax0.2.8直接
PyPIorbax-checkpoint0.11.33直接
PyPIpsutil7.2.2直接
PyPIpyasn10.6.4直接
PyPIpydantic2.12.5直接
PyPIpython-dotenv1.2.2直接
PyPIrequests2.33.0直接
PyPIscikit-learn1.8.0直接
PyPIscipy1.17.1直接
PyPItqdm4.67.3直接
PyPItrimesh4.11.3直接
PyPItyper0.24.1直接
PyPItyping-extensions4.15.0直接
PyPIabsl-py2.4.0间接
PyPIaiofiles25.1.0间接
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1间接
PyPIaiohttp3.14.3间接
PyPIaiosignal1.4.0间接
PyPIalembic1.18.4间接
PyPIannotated-doc0.0.4间接
PyPIannotated-types0.7.0间接
PyPIanyio4.12.1间接
PyPIappnope0.1.4间接
PyPIapsw3.51.3.0间接
PyPIapswutils0.1.2间接
PyPIargon2-cffi25.1.0间接
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0间接
PyPIarray-record0.8.3间接
PyPIarrow1.4.0间接
PyPIastroid4.0.4间接
PyPIasttokens3.0.1间接
PyPIastunparse1.6.3间接
PyPIasync-lru2.2.0间接
PyPIattrs25.4.0间接
PyPIautopep82.3.2间接
PyPIavitai-artifex0.1.3间接
PyPIbabel2.18.0间接
PyPIbackrefs6.2间接
PyPIbandit1.9.4间接
PyPIbeartype0.22.9间接
PyPIbeautifulsoup44.14.3间接
PyPIbleach6.4.0间接
PyPIblinker1.9.0间接
PyPIboolean-py5.0间接
PyPIbuild1.4.0间接
PyPIcachecontrol0.14.4间接
PyPIcachetools7.0.5间接
PyPIcertifi2026.2.25间接
PyPIcffi2.0.0间接
PyPIcfgv3.5.0间接
PyPIcharset-normalizer3.4.5间接
PyPIchex0.1.91间接
PyPIclick8.4.2间接
PyPIcloudpickle3.1.2间接
PyPIcolorama0.4.6间接
PyPIcomm0.2.3间接
PyPIcontourpy1.3.3间接
PyPIcoverage7.13.4间接
PyPIcryptography49.0.0间接
PyPIcycler0.12.1间接
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.0间接
PyPIdatabricks-sdk0.97.0间接
PyPIdatasets5.0.1间接
PyPIdeadcode2.4.1间接
PyPIdebugpy1.8.20间接
PyPIdecorator5.2.1间接
PyPIdefusedxml0.7.1间接
PyPIdeptry0.25.1间接
PyPIdetect-secrets1.5.0间接
PyPIdill0.4.0间接
PyPIdistlib0.4.0间接
PyPIdm-tree0.1.9间接
PyPIdocker7.1.0间接
PyPIdocstring-parser0.17.0间接
PyPIdocstring-parser-fork0.0.16间接
PyPIdocutils0.22.4间接
PyPIeinops0.8.2间接
PyPIetils1.14.0间接
PyPIexecnet2.1.2间接
PyPIexecuting2.2.1间接
PyPIfastapi0.139.0间接
PyPIfastcore1.12.24间接
PyPIfastjsonschema2.21.2间接
PyPIfastlite0.2.4间接
PyPIfastprogress1.1.5间接
PyPIfilelock3.25.1间接
PyPIflake87.3.0间接
PyPIflake8-functions-names0.4.0间接
PyPIflask3.1.3间接
PyPIflask-cors6.0.2间接
PyPIflatbuffers25.12.19间接
PyPIfonttools4.62.0间接
PyPIfqdn1.5.1间接
PyPIfrozenlist1.8.0间接
PyPIfsspec2026.2.0间接
PyPIgast0.7.0间接
PyPIghp-import2.1.0间接
PyPIgitdb4.0.12间接
PyPIgitpython3.1.60间接
PyPIgoogle-auth2.49.0间接
PyPIgoogle-pasta0.2.0间接
PyPIgoogleapis-common-protos1.73.0间接
PyPIgraphene3.4.3间接
PyPIgraphql-core3.2.8间接
PyPIgraphql-relay3.2.0间接
PyPIgreenlet3.3.2间接
PyPIgriffe2.0.0间接
PyPIgriffecli2.0.0间接
PyPIgriffelib2.0.0间接
PyPIgrimp3.14间接
PyPIgrpcio1.78.0间接
PyPIgunicorn25.1.0间接
PyPIh110.16.0间接
PyPIh5py3.16.0间接
PyPIhf-xet1.3.2间接
PyPIhippogriffe0.2.2间接
PyPIhttpcore1.0.9间接
PyPIhttptools0.7.1间接
PyPIhttpx0.28.1间接
PyPIhuey2.6.0间接
PyPIhuggingface-hub1.6.0间接
PyPIhumanize4.15.0间接
PyPIid1.6.1间接
PyPIidentify2.6.17间接
PyPIidna3.18间接
PyPIimmutabledict4.3.1间接
PyPIimport-linter2.11间接
PyPIimportlib-metadata8.7.1间接
PyPIiniconfig2.3.0间接
PyPIinterrogate1.7.0间接
PyPIipykernel7.2.0间接
PyPIipython9.10.0间接
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1间接
PyPIipywidgets8.1.8间接
PyPIisoduration20.11.0间接
PyPIisort8.0.1间接
PyPIitsdangerous2.2.0间接
PyPIjaraco-classes3.4.0间接
PyPIjaraco-context6.1.1间接
PyPIjaraco-functools4.4.0间接
PyPIjax-cuda12-pjrt0.11.1间接
PyPIjax-cuda12-plugin0.11.1间接
PyPIjax-metal0.1.1间接
PyPIjaxlib0.11.1间接
PyPIjaxopt0.8.3间接
PyPIjedi0.19.2间接
PyPIjeepney0.9.0间接
PyPIjinja23.1.6间接
PyPIjoblib1.5.3间接
PyPIjson50.13.0间接
PyPIjsonpointer3.0.0间接
PyPIjsonschema4.26.0间接
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1间接
PyPIjupyter1.1.1间接
PyPIjupyter-builder1.0.2间接
PyPIjupyter-client8.8.0间接
PyPIjupyter-console6.6.3间接
PyPIjupyter-core5.9.1间接
PyPIjupyter-events0.12.0间接
PyPIjupyter-lsp2.3.0间接
PyPIjupyter-server2.20.0间接
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4间接
PyPIjupyterlab4.6.2间接
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0间接
PyPIjupyterlab-server2.28.0间接
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16间接
PyPIjupytext1.19.1间接
PyPIkeras3.15.1间接
PyPIkeyring25.7.0间接
PyPIkiwisolver1.5.0间接
PyPIlark1.3.1间接
PyPIlibclang18.1.1间接
PyPIlicense-expression30.4.4间接
PyPImako1.3.12间接
PyPImando0.7.1间接
PyPImarkdown3.10.2间接
PyPImarkdown-it-py4.0.0间接
PyPImarkupsafe3.0.3间接
PyPImatplotlib-inline0.2.1间接
PyPImccabe0.7.0间接
PyPImdit-py-plugins0.5.0间接
PyPImdurl0.1.2间接
PyPImergedeep1.3.4间接
PyPImistune3.3.2间接
PyPImkdocs1.6.1间接
PyPImkdocs-autorefs1.4.4间接
PyPImkdocs-get-deps0.2.2间接
PyPImkdocs-include-exclude-files0.1.0间接
PyPImkdocs-ipynb0.1.1间接
PyPImkdocs-jupyter0.24.1间接
PyPImkdocs-material9.7.5间接
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1间接
PyPImkdocstrings1.0.3间接
PyPImkdocstrings-python2.0.3间接
PyPIml-dtypes0.5.4间接
PyPImlflow3.15.2间接
PyPImlflow-skinny3.15.2间接
PyPImlflow-tracing3.15.2间接
PyPImock5.2.0间接
PyPImore-itertools10.8.0间接
PyPImsgpack1.2.1间接
PyPImultidict6.7.1间接
PyPImultiprocess0.70.18间接
PyPInamex0.1.0间接
PyPInbclient0.10.4间接
PyPInbconvert7.17.1间接
PyPInbformat5.10.4间接
PyPInbqa1.9.1间接
PyPInest-asyncio1.6.0间接
PyPInh30.3.3间接
PyPInodeenv1.10.0间接
PyPInotebook7.6.0间接
PyPInotebook-shim0.2.4间接
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.2.10间接
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.9.27间接
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.9.79间接
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.9.86间接
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86间接
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79间接
PyPInvidia-cudnn-cu129.24.0.43间接
PyPInvidia-cufft-cu1211.4.1.4间接
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.5.82间接
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.10.65间接
PyPInvidia-nccl-cu122.31.2间接
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86间接
PyPInvidia-nvshmem-cu123.7.2间接
PyPIoauthlib3.3.1间接
PyPIopentelemetry-api1.40.0间接
PyPIopentelemetry-proto1.40.0间接
PyPIopentelemetry-sdk1.40.0间接
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.61b0间接
PyPIopt-einsum3.4.0间接
PyPIoptree0.19.0间接
PyPIpackageurl-python0.17.6间接
PyPIpackaging26.2间接
PyPIpaginate0.5.7间接
PyPIpandas2.3.3间接
PyPIpandocfilters1.5.1间接
PyPIparso0.8.6间接
PyPIpathspec1.0.4间接
PyPIpexpect4.9.0间接
PyPIpillow12.3.0间接
PyPIpip26.2.1间接
PyPIpip-api0.0.34间接
PyPIpip-audit2.10.1间接
PyPIpip-requirements-parser32.0.1间接
PyPIplatformdirs4.9.4间接
PyPIpluggy1.6.0间接
PyPIportpicker1.6.0间接
PyPIpre-commit4.5.1间接
PyPIprettytable3.17.0间接
PyPIprometheus-client0.24.1间接
PyPIpromise2.3间接
PyPIprompt-toolkit3.0.52间接
PyPIpropcache0.4.1间接
PyPIprotobuf5.29.6间接
PyPIptyprocess0.7.0间接
PyPIpure-eval0.2.3间接
PyPIpy1.11.0间接
PyPIpy-cpuinfo9.0.0间接
PyPIpy-serializable2.1.0间接
PyPIpyarrow23.0.1间接
PyPIpyasn1-modules0.4.2间接
PyPIpycodestyle2.14.0间接
PyPIpycparser3.0间接
PyPIpydantic-core2.41.5间接
PyPIpydeps3.0.2间接
PyPIpydoclint0.9.1间接
PyPIpyflakes3.4.0间接
PyPIpygments2.20.0间接
PyPIpylint4.0.5间接
PyPIpymdown-extensions11.0.1间接
PyPIpyparsing3.3.2间接
PyPIpyproject-hooks1.2.0间接
PyPIpyright1.1.408间接
PyPIpytest9.1.1间接
PyPIpytest-asyncio1.3.0间接
PyPIpytest-benchmark5.2.3间接
PyPIpytest-cov7.0.0间接
PyPIpytest-env1.5.0间接
PyPIpytest-json-report1.5.0间接
PyPIpytest-metadata3.1.1间接
PyPIpytest-randomly4.0.1间接
PyPIpytest-timeout2.4.0间接
PyPIpytest-xdist3.8.0间接
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0间接
PyPIpython-discovery1.1.3间接
PyPIpython-fasthtml0.12.48间接
PyPIpython-json-logger4.0.0间接
PyPIpython-multipart0.0.32间接
PyPIpytz2026.1.post1间接
PyPIpywin32311间接
PyPIpywin32-ctypes0.2.3间接
PyPIpywinpty3.0.3间接
PyPIpyyaml6.0.3间接
PyPIpyyaml-env-tag1.1间接
PyPIpyzmq27.1.0间接
PyPIradon6.0.1间接
PyPIreadme-renderer44.0间接
PyPIreferencing0.37.0间接
PyPIrequests-toolbelt1.0.0间接
PyPIrequirements-parser0.13.0间接
PyPIrfc3339-validator0.1.4间接
PyPIrfc39862.0.0间接
PyPIrfc3986-validator0.1.1间接
PyPIrfc3987-syntax1.1.0间接
PyPIrich14.3.3间接
PyPIrpds-py0.30.0间接
PyPIrsa4.9.1间接
PyPIruff0.15.5间接
PyPIsecretstorage3.5.0间接
PyPIsend2trash2.1.0间接
PyPIsentry-sdk2.54.0间接
PyPIsetuptools83.0.0间接
PyPIshellingham1.5.4间接
PyPIsimple-parsing0.1.8间接
PyPIsimplejson3.20.2间接
PyPIsix1.17.0间接
PyPIskops0.13.0间接
PyPIsmmap5.0.3间接
PyPIsortedcontainers2.4.0间接
PyPIsoupsieve2.9.1间接
PyPIsqlalchemy2.0.48间接
PyPIsqlparse0.6.0间接
PyPIstack-data0.6.3间接
PyPIstarlette1.3.1间接
PyPIstdlib-list0.12.0间接
PyPIstevedore5.7.0间接
PyPItabulate0.10.0间接
PyPItensorboard2.20.0间接
PyPItensorboard-data-server0.7.2间接
PyPItensorflow2.20.0间接
PyPItensorflow-datasets4.9.9间接
PyPItensorflow-metadata1.17.3间接
PyPItensorstore0.1.81间接
PyPItermcolor3.3.0间接
PyPIterminado0.18.1间接
PyPItfp-nightly0.26.0.dev20260310间接
PyPIthreadpoolctl3.6.0间接
PyPItinycss21.4.0间接
PyPItokenize-rt6.2.0间接
PyPItoml0.10.2间接
PyPItomli2.4.0间接
PyPItomli-w1.2.0间接
PyPItomlkit0.14.0间接
PyPItoolz1.1.0间接
PyPItornado6.5.7间接
PyPItraitlets5.14.3间接
PyPItreescope0.1.10间接
PyPItwine7.0.0间接
PyPItypes-psutil7.2.2.20260130间接
PyPItypes-requests2.32.4.20260324间接
PyPItypes-tqdm4.67.3.20260303间接
PyPItyping-inspection0.4.2间接
PyPItzdata2025.3间接
PyPIuri-template1.3.0间接
PyPIurllib32.7.0间接
PyPIuvicorn0.41.0间接
PyPIuvloop0.22.1间接
PyPIvirtualenv21.2.0间接
PyPIvulture2.16间接
PyPIwadler-lindig0.1.7间接
PyPIwaitress3.0.2间接
PyPIwandb0.25.1间接
PyPIwatchdog6.0.0间接
PyPIwatchfiles1.1.1间接
PyPIwcwidth0.6.0间接
PyPIwebcolors25.10.0间接
PyPIwebencodings0.5.1间接
PyPIwebsocket-client1.9.0间接
PyPIwebsockets16.0间接
PyPIwemake-python-styleguide1.6.1间接
PyPIwerkzeug3.1.6间接
PyPIwheel0.46.3间接
PyPIwidgetsnbextension4.0.15间接
PyPIwrapt2.1.2间接
PyPIxenon0.9.3间接
PyPIxxhash3.6.0间接
PyPIyarl1.23.0间接
PyPIzipp3.23.0间接
依赖安全公告 1

该仓库未发布可被索引解析的包，因此评估的是其自身的依赖图——共 392 个包，其中也包含从不交付的开发与测试版本固定：1 个存在已知公告，0 个为直接依赖。

软件包版本关系严重程度公告数修复版本
cryptography49.0.0间接中250.0.0

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。

原始 JSON 报告 机器可读

反馈

发现这份报告有不准确之处，或有想法要分享？错误的测量、未识别的工具、建议、疑问——都欢迎提出。每条消息都会被阅读并得到回复。

登录过程中消息不会丢失。

相关记录

与 avitai/artifex 共享目录标签或生态系统的已检测仓库。 并排阅读 →

96sdv-dev/SDVSynthetic data generation for tabular data卓越100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.卓越98keras-team/kerasDeep Learning for humans卓越98huggingface/diffusers🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.卓越98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.卓越97modelscope/modelscopeModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.卓越

评分是信号，而非担保。 评分反映的是 GitHub 上公开可见的实践——不是代码审计，也不是安全保证。

缺失数据将被剔除并重新归一化权重，绝不按零分计。方法论已版本化并公开：指标 v2.10.0、模式 v0.34.0—— 完整方法论 · 指标知识库.

单项结果在整体记录中的位置： 汇总统计 — PyPI.