Graphy es una plataforma fácil de usar diseñada para ayudar a personas y equipos a crear gráficos de nivel profesional sin complicaciones. La herramienta simplifica el proceso de visualización de datos, permitiendo a los usuarios generar información accionable a partir de sus datos. La interfaz intuitiva de Graphy y sus potentes características, como aspectos generados por inteligencia artificial, diseños personalizables y colaboración en tiempo real, la convierten en una herramienta indispensable para cualquiera que necesite presentar datos de manera efectiva. Ya sea para presentaciones, informes o toma de decisiones internas, Graphy garantiza que sus datos se comuniquen de forma clara y convincente.

LuminAI Data Analyst es un asistente de IA basado en Python, diseñado para exploración de datos y creación de informes. Basado en GPT de OpenAI y LangChain, procesa sin problemas archivos de datos estructurados (CSV, XLSX, JSON), realiza limpieza automática, calcula estadísticas descriptivas y visualiza métricas clave con Matplotlib o Plotly. Los usuarios interactúan vía línea de comandos o API, plantean preguntas en inglés sencillo para generar gráficos, tablas resumidas y narrativas de insights personalizadas. El agente puede exportar resultados como informes PDF o HTML y se integra con herramientas de BI. Simplifica tareas de análisis repetitivas, transformando datos en bruto en recomendaciones accionables, ahorrando tiempo a analistas, desarrolladores y partes interesadas. Usuarios avanzados pueden ampliar sus módulos o personalizar plantillas de prompt para flujos de trabajo específicos del dominio.

CodeAtlas es una herramienta diseñada para visualizar las dependencias y estructuras del código en un mapa interactivo y dinámico. Permite a los desarrolladores obtener información sobre las relaciones y jerarquías del código, lo que puede facilitar un mejor mantenimiento y refactorización. Al representar el código en un gráfico visual, CodeAtlas facilita la navegación por bases de código complejas, la identificación de áreas que requieren optimización y mejora la comprensión general del código. Es particularmente útil para grandes proyectos donde comprender las interdependencias entre diferentes módulos y componentes puede ser un desafío.