Ce projet est un parser du langage M utilisé par la calculette des impôts sur les revenus. Il permet de transformer le code source en AST, de le simplifier et d'extraire les variables utiles pour le calcul d'impôts.

Ce projet est un ensemble de parseurs développés en JavaCC pour la formation d'ingénierie informatique à l'Université Grenoble-Alpes. Il contient des parseurs pour différents langages de programmation et des exemples de conversion de codes sources.

Ce projet est un parseur du langage M utilisé par la calculatrice des impôts sur les revenus. Il permet de convertir le code source du langage M en un arbre syntaxique abstrait (AST) et de générer des fichiers JSON contenant des données sémantiques.

Un parseur de messages Kerberos v5, implémenté avec le framework de combinateurs de parseurs nom. Le code source est disponible sur Github.

Ce projet open source facilite l'utilisation de Tree-sitter, un outil de parsing pour langages de programmation, dans des projets basés sur CMake. Il simplifie l'intégration de Tree-sitter en fournissant des scripts CMake et des bibliothèques précompilées pour plusieurs langages comme C, C++, Rust ou Python. Idéal pour les développeurs souhaitant analyser ou manipuler du code source de manière efficace dans leurs projets C++ ou CMake.

Ce projet permet d'extraire et d'analyser des motifs récurrents dans l'historique des modifications de code source. Il utilise des techniques avancées de parsing et de comparaison de versions pour identifier des schémas d'évolution, des vulnérabilités émergentes ou des changements structurels dans les dépôts logiciels. Les résultats peuvent servir à améliorer la maintenance, la sécurité ou la compréhension des projets logiciels.

Rustre est un outil permettant d'analyser et de parser du code source écrit en Lustre v6, une langue de description de systèmes réactifs développée à l'origine par Verimag. Il produit un arbre de syntaxe abstrait (AST) qui peut être utilisé pour d'autres opérations de traitement du code.

Ce projet est un dépôt de code source contenant une configuration pour déployer logstash sur Scalingo. Il permet d'écouter les requêtes HTTP authentifiées et d'envoyer les données à une instance Elasticsearch. Il existe trois configurations disponibles avec différents types de parsing : logstash.conf, logstash-json.conf et logstash-kv.conf.

Le projet controllable-paraphrase-generation est un dépôt de code source développé en Python et utilisant Pytorch. Il permet de former des modèles de génération de paraphrases en fonction de différentes contraintes linguistiques, telles que la longueur des phrases, le score BERT, l'arbre de parse, etc. Il offre ainsi la possibilité de contrôler et de personnaliser la sortie des modèles de langage.

Le projet python3-tree-sitter fournit des liens Python vers la bibliothèque d'analyse syntaxique tree-sitter. Il permet de parser du code source dans plusieurs langages et de générer des arbres de syntaxe abstraits, qui peuvent être utilisés pour l'analyse de code, la recherche de motifs ou l'édition de code.