Разговаряйте с вашата .NET асемблия и генерирайте работещ код

Качете DLL, EXE или NuGet пакет

Пуснете вашата управлявана .NET асемблия или изберете .nupkg файл. Системата извлича метаданни за публичния API, създава индекси за претърсване (RAG) и подготвя AI асистент, запознат с вашия код.

Drag and drop your file here or browse to select

Разговаряйте с вашата .NET асемблия и генерирайте работещ код

Качете DLL или NuGet пакет — AI чете метаданни, създава RAG индекс и отговаря на въпроси за вашата асемблия.

Качете .NET DLL или посочете NuGet пакет и разговаряйте с публичния му API. AI отговаря по реалните сигнатури и XML коментарите, пише работещи примери на C#, чертае клас диаграми в PlantUML и SVG и сравнява две версии на пакета, за да покаже какво се е променило в API преди ъпгрейд.

AI Assembly Chat започва със статичен анализ, а не с предположения. Когато качите DLL, EXE или NuGet пакет, .NET рефлексия обхожда публичната му повърхност — пространства от имена, класове, интерфейси, изброявания, методи, свойства и всички XML документални коментари, прикрепени към тях — докато вътрешните и частните членове се изключват. Това дава на AI истинските данни за вашата конкретна версия на асемблията, вместо да се разчита на общото обучение за пакета.

Тези извлечени метаданни, заедно с изведените модели на използване, се вграждат и индексират за семантично търсене (RAG), така че въпрос като „как да сериализирам обект с тази библиотека“ извлича действителните релевантни методи и техните реални сигнатури, а не звучещо правдоподобно предположение. Този етап на индексиране е това, което позволява отговорите да останат точни дори за вътрешни, рядко срещани или наскоро променени API, които общ модел никога не е виждал.

Извлечените сигнатури и документални коментари след това основават отговора на AI: работещи примерни кодове на C#/F# с правилните using директиви и async модели, обяснения на обикновен език какво прави тип или метод, или при поискване SVG класови диаграми и PlantUML секвентни диаграми, показващи как реалните части на API се свързват. Нищо, което качвате, не се съхранява след вашата сесия и не се използва за обучение на модели.