Graphy é uma plataforma amigável projetada para ajudar indivíduos e equipes a criar gráficos de nível profissional com facilidade. A ferramenta simplifica o processo de visualização de dados, permitindo que os usuários gerem insights acionáveis a partir de seus dados. A interface intuitiva do Graphy e recursos poderosos, como insights gerados por IA, designs personalizáveis e colaboração em tempo real, fazem dele uma ferramenta indispensável para quem precisa apresentar dados de forma eficaz. Seja para apresentações, relatórios ou tomada de decisões internas, o Graphy garante que seus dados sejam comunicados de forma clara e convincente.

LuminAI Data Analyst é um assistente de IA baseado em Python, voltado para exploração e relatório de dados. Construído sobre OpenAI GPT e LangChain, ele ingere seamlessly arquivos de dados estruturados (CSV, XLSX, JSON), realiza limpeza automática, calcula estatísticas descritivas e visualiza métricas principais com Matplotlib ou Plotly. Os usuários interagem via linha de comando ou API, fazendo perguntas em inglês simples para gerar gráficos personalizados, tabelas resumidas e insights narrativos. Os resultados podem ser exportados como relatórios PDF ou HTML e integrados com ferramentas BI. Ele simplifica tarefas de análise repetitivas, transformando conjuntos de dados brutos em recomendações acionáveis e economizando tempo para analistas, desenvolvedores e stakeholders de negócios. Usuários avançados podem ampliar seus módulos ou personalizar modelos de prompt para fluxos de trabalho específicos de domínio.

CodeAtlas é uma ferramenta projetada para visualizar dependências e estruturas de código em um mapa interativo e dinâmico. Permite que os desenvolvedores obtenham insights sobre as relações e hierarquias do código, o que pode facilitar uma melhor manutenção e refatoração. Ao representar o código em um gráfico visual, o CodeAtlas torna mais fácil a navegação por bases de código complexas, identificar áreas que precisam de otimização e melhorar a compreensão geral do código. É particularmente útil para grandes projetos, onde entender as interdependências entre diferentes módulos e componentes pode ser um desafio.