semvec/pypi-packages huggingface dataset:
eblint 0.0.3
A linter for easybuild config files
Requires Python: >=3.9

# An easybuild config linter

Eblint is a linter for [easybuild config files](https://docs.easybuild.io/writing-easyconfig-files/).
It uses the Python standard library `ast` module to parse the config files,
as those files follow Python syntax.

## Installation

Install `eblint` with `pip`:

```bash
pip install eblint
```

## Usage

You can lint an individual config file with by invoking `eblint` on the command line.
Eblint also supports multiple input files and wildcards.
The following are all valid calls to `eblint`:

```bash
eblint example-config.eb
eblint example-config-1.eb example-config-2.eb
eblint **/*.eb
```

## Current rules

Eblint is aimed at closely resembling the specifications laid out by Easybuild.
Currently the following rules are in place

### M001: Mandatory fields

The following fields are required

```txt
name
version
homepage
description
toolchain
moduleclass
```

### M002: First ordered fields

The first fields in a config file are the ones below, in that particular order.
Other fields cannot be defined before or in between those fields.

```txt
easyblock
name
version
versionsuffix
```

### M003: Soft ordered fields

The following fields are required to be in this order.
Other fields not mentioned in this list can come before or in between, but
the fields in this list are required to be in this order.

```txt
versionsuffix
homepage
description
toolchain
toolchainopts
github_account
source_urls
sources
download_instructions
patches
crates
checksums
osdependencies
allow_system_deps
builddependencies
dependencies
start_dir
preconfigopts
configopts
prebuildopts
buildopts
preinstallopts
installopts
runtest
postintallcmds
fix_python_shebang_for
exts_list
sanity_check_paths
sanity_check_commands
modextravars
modluafooter
modtclfootar
moduleclass
```

### M004: Final field

The last field in an easybuild config file should be `moduleclass`.

### M005: Forbidden fields

The field `accept_eula` should not be defined in a public EasyConfig file.
code-challenge-helper 0.1.1
Ferramenta para criar estrutura de pastas para estudos de desafios de código
Requires Python: >=3.7
Keywords: python, cli, challenge, helper, code, challenge-helper

# Code Challenge Helper

Uma ferramenta para criar estruturas de pasta organizadas para o estudo de problemas de programação como LeetCode, HackerRank, etc.

## Instalação

```bash
pip install code_challenge_helper
```

## Uso

```bash
# Criar uma nova estrutura para um problema em Python
challenge-helper create-resolution
```

Você será solicitado a fornecer:

1. O nome do desafio
2. A linguagem de programação

### Linguagens Suportadas
- Python (.py)
- Java (.java)
- Go (.go)

Exemplo de execução:
```bash
$ challenge-helper create-resolution
Qual o nome da questão?: Testando BLA BLA BLA
Em qual linguagem deseja realizar? python

✅ Estrutura criada com sucesso: Testando BLA BLA BLA_06-05-2025
```

## Estrutura de pastas gerada

Para Python:
```
NomeQuestao_2023-05-05/
├── Anotacoes.txt
├── Rascunhos.excalidraw.md
├── Solution.py
└── Tests.py
```

Para Java:
```
NomeQuestao_2023-05-05/
├── Anotacoes.txt
├── Rascunhos.excalidraw.md
├── Solution.java
└── Tests.java
```

### Notas para os arquivos Java

Os testes em Java utilizam o JUnit 5. Para executá-los, você precisará adicionar o JUnit às dependências do seu projeto:

**Maven:**
```xml
<dependency>
    <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
    <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
    <version>5.9.2</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>
```

**Gradle:**
```groovy
testImplementation 'org.junit.jupiter:junit-jupiter:5.9.2'
```

# PRÓXIMOS PASSOS:

Em desenvolvimento futuro, o projeto será integrado com IA para fornecer assistência na resolução dos desafios. A funcionalidade será utilizada da seguinte maneira:

```bash
challenge-helper create-resolution -ai <link_questao>
```

O sistema criará a estrutura de pasta normalmente

Adicionalmente, fará uma consulta a uma API de IA com o prompt: "<link_questao> Me retorne um breve contexto dos conhecimentos necessários para resolver essa questão em {language} e organize-os em tópicos para facilitar possíveis pesquisas que precisarei fazer para conseguir solucionar"

A resposta da IA será salva no arquivo Anotacoes.txt que atualmente é criado vazio.

## Contribuições
Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou enviar pull requests.
codeanalyze 0.5
AI 기반 코드 보안 분석기 CLI
Requires Python: >=3.7

# 🔐 CodeAnalyze CLI

**CLI 환경에서 간편하게 소스 코드의 보안 취약점을 분석할 수 있는 도구입니다!**  
이 프로젝트는 "AI 기반 코드 보안 분석기"의 개발 결과물로,<br>
CodeBERT와 GPT API를 활용해 소스 코드의 보안 취약점을 자동으로 탐지하고, 리포트를 생성합니다.<br>
CLI 배포 패키지를 로컬에 설치해서 빠르게 코드의 취약점을 분석해보세요!

## 🛠️ 주요 기능

* ✅ CodeBERT 기반 보안 취약점 탐지
* ✅ GPT 기반 상세 보안 리포트 자동 생성
* ✅ Word(DOCX) 리포트 파일 다운로드

## 📦 설치 방법

```bash
# 패키지 설치
pip install codeanalyze

※ PyPI에 등록 완료 후 사용 가능

# 🔍 보안 취약점 분석

codeanalyze analyze -f vulnerable.py

출력 예시:

🛡️ 예측 결과: ⚠️ SQL Injection 취약점 감지
🔖 라벨: SQL_Injection
📊 보안 점수: 30
```

### 📝 보안 리포트 생성 (DOCX 다운로드)
```bash
codeanalyze report -f vulnerable.py --docx
```


생성 결과:
```
📄 Security_Report.docx 파일이 생성되었습니다.
```

## 🌐 백엔드 API 서버 정보

본 CLI는 다음 API 서버와 연결됩니다:

```
https://ai-powered-code-security-analyzer.onrender.com
```


## 📁 예제 코드

```python
user_input = input("Enter ID: ")
sql = "SELECT * FROM users WHERE id = " + user_input
```

출력 예시:
```
🛡️ 예측 결과: ⚠️ SQL Injection 취약점 감지
🔖 라벨: SQL_Injection
📊 보안 점수: 30
```

## 📝 라이선스

MIT License

## 🧑‍💻 개발자 정보

* GitHub: [https://github.com/tealight03/CapstoneDesign](https://github.com/tealight03/CapstoneDesign)
* Email: [davin0706@gmail.com](mailto:davin0706@gmail.com)