Outil en ligne de commande conçu pour évaluer et comparer les performances de différents parseurs de code Fortran sur une base de code donnée. Il génère des statistiques et des résultats détaillés pour aider les développeurs à choisir l'outil le plus adapté à leurs besoins. Le projet inclut des analyses sur des bases de code réelles comme DYNAMICO, LMDZ ou ORCHIDEE, fournissant des métriques précises sur la couverture et l'efficacité des parseurs.

Mymister est un projet open source dédié à la création d'un jeu de devinette où les utilisateurs tentent de découvrir une combinaison secrète. Il inclut également des outils d'analyse de couverture de code pour évaluer la qualité des tests logiciels. Le projet est hébergé sur GitLab Pages et encourage la collaboration entre développeurs.

Ce dépôt centralise des extraits de code en R et Python dédiés à la visualisation graphique de données, principalement dans un contexte scientifique. Il propose des scripts pour générer des heatmaps, des barplots tridimensionnels, des scatter plots colorés, ou encore des courbes de couverture de séquençage ARN. Certains outils, comme Polysome Rider, sont conçus pour des analyses de données biologiques avancées, facilitant la production de graphiques propres et exploitables pour des publications ou des présentations.

Le projet Plastic est un framework expérimental dédié à l'analyse et à la transformation de code source. Il permet de mesurer la couverture de code et d'effectuer des transformations de code sophistiquées grâce à l'utilisation de Soot, un puissant outil d'analyse et de transformation de code Java.

Ce projet collecte et traite des données techniques issues de l'exécution de DYNAMICO, un outil de modélisation environnementale. Il stocke des informations comme les temps d'exécution, les résultats de tests automatisés et les métriques de couverture de code. À terme, ces données seront accessibles via une interface web dédiée pour faciliter leur analyse et leur interprétation par les développeurs.

Ce projet permet d'analyser du code source, de générer des tests et de mesurer leur couverture. Il s'appuie sur des outils tels que Spoon et JUnit pour effectuer ces tâches.

Dspot-results stocke et analyse les données issues de l'évaluation de dspot, un outil d'automatisation de la génération de tests. Il permet de suivre la couverture de code, la complexité logicielle et les performances de génération de tests.

Ce projet permet d'analyser la couverture géographique des données essentielles de la commande publique augmentées publiées quotidiennement sur data.economie.gouv.fr. Les résultats sont affichés dans une application Web interactive.