semvec/pypi-packages huggingface dataset:
poptimizer 0.0.4
Utilize Large Language Models to Automatically Optimize Prompts for LLM Application Development

# Poptimizer - Prompt Optimizer for ChatGPT

Poptimizer is a Python package designed to enhance and optimize prompts for OpenAI's ChatGPT models. It helps in refining prompts to obtain more precise and relevant responses from the AI model. This package is especially useful for developers and researchers who frequently interact with GPT models and seek to improve the quality of AI-generated content.

## Features

- **Prompt Optimization**: Refines and clarifies prompts to improve AI responses.
- **Customizable Settings**: Adjust the AI's response style with temperature settings.
- **Execute Optimized Prompts**: Option to directly execute optimized prompts and obtain AI responses.
- **Easy Integration**: Designed to be easily integrated into existing Python projects.

## Quick Start:

To install Poptimizer, simply use pip:

    pip install poptimizer

Import the package:

    from poptimizer import Poptimizer

Initialize the Poptimizer with desired temperature

    poptimizer = Poptimizer(temperature=0.7)

Optimize a prompt

    original_prompt = "Describe the process of photosynthesis."
    optimized_prompt = poptimizer.optimize_prompt(original_prompt)

    print("Optimized Prompt:", optimized_prompt)

Optionally, execute the optimized prompt

    optimized_prompt, response = poptimizer.optimize_prompt(original_prompt, execute_optimized=True)
    print("Response:", response)
participation-coefficient 0.1.0
Meso level network measure participation coefficient as defined by Guimera et al.
Requires Python: >=3.10,<4.0

# Participation coefficient

Computes the participation coefficient of nodes as defined by R. Guimera in the papers:

Guimera, R., Mossa, S., Turtschi, A., & Amaral, L. N. (2005).
The worldwide air transportation network: Anomalous centrality, community structure, and cities' global roles. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(22), 7794-7799.

and

Guimera, R., & Amaral, L. A. N. (2005). Cartography of complex networks: modules and universal roles. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2005(02), P02001.

This is a meso level statistics requiring and depending on a community structure of the graph. Because community structures may not be stable, the routine iteratively calls the Leiden community finding algorithm before computing a ratio reflecting how much a node connects to other communities in a diverse manner.

## Installing and using the plugin

The library relies on [`tulip-python`](https://pypi.org/project/tulip-python/), a python binding of the [C++ Graph Visualization framework Tulip](https://tulip.labri.fr/). Tulip also comes as a GUI.

Several libraries need to be installed prior to using the plugin, that can for instance be installed running `poetry install --no-root`. The specific dependencies are listed as part of the `pyproject.toml` file. A simple test script can optionally be run.

The plugin itself is typically used as:
```
# assuming a graph as already been defined
params = tlp.getDefaultPluginParameters('Participation Coefficient', graph)
community = graph.getIntegerProperty('community')
params['communities'] = community
particip = graph.getDoubleProperty('participation')
params['result'] = particip
graph.applyDoubleAlgorithm('Broker score', particip, params)
```
Alternatively, the plugin may be used within the Tulip GUI after the script has been loaded and ran.
palavreco 0.1.2
Palavreco é um jogo para terminal baseado no Wordle, Termo e Letreco.
Requires Python: >=3.11,<4.0

# Palavreco
Este é um jogo para terminal baseado no [Wordle][link-wordle], [Termo][link-termo] e [Letreco][link-letreco].

## Instalação
Instale com pip ou seu gerenciador de pacotes PyPI favorito.
```sh
pip install palavreco
```

## Executando o jogo
Execute o seguinte comando no seu terminal:
```sh
palavreco
```

---

No **Termo** você deve acertar uma palavra em **6** tentativas. No **Dueto** são duas palavras em **7** tentativas.

A palavra sempre terá 5 letras, e será gerada de forma aleatória a partir de uma lista preestabelecida.

Depois de cada tentativa, as letras recebem cores para mostrar o quão perto você está da solução.
Somente palavras existentes são aceitas por tentativa.

>Caso a letra fique **vermelha**, significa que ela **não faz parte da solução**.

>Caso a letra fique **verde**, significa que ela **faz parte da solução e está na posição correta**.

>Caso a letra fique **amarela**, siginifica que ela **faz parte da solução porém em outra posição**.

As palavras podem possuir letras repetidas.
Ao observar as cores das letras você pode verificar se uma mesma letra se repete na palavra ou não.

Os acentos são preenchidos automaticamente e não são considerados nas dicas.

<div align="center">

![menu](./assets/menu.png)

![termo_1](./assets/termo_1.png)

![termo_2](./assets/termo_2.png)

![dueto_1](./assets/dueto_1.png)

![dueto_2](./assets/dueto_2.png)

![dueto_3](./assets/dueto_3.png)

</div>

## Como funciona
As palavras selecionadas para as partidas foram escolhidas manualmente por mim, e em cada início de partida uma nova palavra é escolhida aleatoriamente.

Para verificar se a palavra existe ou não, filtrei uma lista publica de palavras que pode ser encontrada [aqui][link-palavras], e coloquei essas palavras em um database, com cada palavra acentuada e desacentuada.

Para verificar a existência de cada palavra realizei requests no [dicio.com][link-dicio], onde fiz um script em python para automatizar o processo.

[link-wordle]: https://www.nytimes.com/games/wordle/index.html
[link-termo]: https://term.ooo/
[link-letreco]: https://www.gabtoschi.com/letreco/
[link-palavras]: https://github.com/fserb/pt-br
[link-dicio]: https://www.dicio.com.br/