Graphy ist eine benutzerfreundliche Plattform, die entwickelt wurde, um Einzelpersonen und Teams das Erstellen von professionellen Diagrammen zu erleichtern. Das Tool vereinfacht den Prozess der Datenvisualisierung und ermöglicht es den Nutzern, umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Die intuitive Benutzeroberfläche von Graphy und leistungsstarke Funktionen wie KI-generierte Erkenntnisse, anpassbare Designs und die Zusammenarbeit in Echtzeit machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für alle, die Daten effektiv präsentieren müssen. Ob für Präsentationen, Berichte oder interne Entscheidungen, Graphy sorgt dafür, dass Ihre Daten klar und überzeugend kommuniziert werden.

LuminAI Data Analyst ist ein in Python entwickelter KI-Assistent, der für Datenexploration und Berichterstattung konzipiert ist. Basierend auf OpenAI GPT und LangChain verarbeitet er nahtlos strukturierte Datendateien (CSV, XLSX, JSON), führt automatisierte Bereinigungen durch, berechnet beschreibende Statistiken und visualisiert wichtige Metriken mit Matplotlib oder Plotly. Nutzer interagieren über die Befehlszeile oder API, stellen Fragen in einfachem Englisch, um benutzerdefinierte Diagramme, Zusammenfassungstabellen und Erkenntnisberichte zu generieren. Der Agent kann Ergebnisse als PDF- oder HTML-Berichte exportieren und in BI-Tools integriert werden. Er vereinfacht wiederholte Analyseaufgaben, wandelt rohe Datensätze in umsetzbare Empfehlungen um und spart Zeit für Analysten, Entwickler und Geschäftsstellen. Fortgeschrittene Nutzer können seine Module erweitern oder Vorlagentemplates für domänenspezifische Workflows anpassen.

CodeAtlas ist ein Tool, das entwickelt wurde, um Code-Abhängigkeiten und -Strukturen auf einer interaktiven und dynamischen Karte zu visualisieren. Es ermöglicht Entwicklern, Einblicke in Beziehungsstrukturen und Hierarchien des Codes zu gewinnen, was bessere Wartungs- und Refaktorierungsmaßnahmen erleichtern kann. Durch die Darstellung des Codes in einem visuellen Diagramm erleichtert es CodeAtlas, komplexe Codebasen zu navigieren, Bereiche zu identifizieren, die optimiert werden müssen, und das generelle Verständnis von Code zu verbessern. Es ist besonders nützlich für große Projekte, bei denen es herausfordernd sein kann, die Interdependenzen zwischen verschiedenen Modulen und Komponenten zu verstehen.