Xateja amb el teu ensamblatge .NET i genera codi funcional

Puja DLL, EXE o paquet NuGet

Arrossegueu el vostre ensamblat .NET gestionat o seleccioneu un fitxer .nupkg. El sistema extreu les metadades de l'API pública, crea un índex RAG cercable i prepara un assistent d'IA familiaritzat amb el vostre codi.

Drag and drop your file here or browse to select

Xateja amb el teu ensamblatge .NET i genera codi funcional

Carrega una DLL o un paquet NuGet; l'IA llegeix les metadades, crea un índex RAG i respon les teves preguntes sobre l'assemblatge.

Pugeu una DLL de .NET o indiqueu un paquet NuGet i xategeu amb la seva API pública. La IA respon a partir de les signatures reals i dels comentaris XML, escriu exemples de codi C# que funcionen, dibuixa diagrames de classes en PlantUML i SVG i compara dues versions del paquet per mostrar què ha canviat a l'API abans d'actualitzar.

AI Assembly Chat comença amb anàlisi estàtica, no amb conjectures. Quan pugeu un DLL, EXE o paquet NuGet, la reflexió .NET recorre la seva superfície pública — espais de noms, classes, interfícies, enums, mètodes, propietats i qualsevol comentari XML adjunt — mentre que els membres interns i privats s'exclouen. Això proporciona a la IA una veritat fonamental sobre la versió específica del vostre ensamblatge en lloc de dependre del coneixement genèric d'entrenament del paquet.

Aquell metadada extret, juntament amb patrons d'ús inferits, s'incrusta i s'indexa per a la cerca semàntica (RAG), de manera que una pregunta com «com serialitzo un objecte amb aquesta biblioteca» recupera els mètodes realment rellevants i les seves signatures reals en lloc d'una suposició plausible. Aquest pas d'indexació és el que permet que les respostes siguin precises fins i tot per a API internes, poc comunes o recentment modificades que un model d'ús general mai hauria vist.

Les signatures i els comentaris doc recuperats fonamenten la resposta de la IA: exemples de codi C#/F# funcionals amb les declaracions using correctes i patrons async, explicacions en llenguatge senzill del que fa un tipus o mètode, o diagrames de classes SVG i diagrames de seqüència PlantUML a demanda que mostren com es connecten les peces reals de l'API. Res del que pugeu s'emmagatzema més enllà de la vostra sessió ni s'utilitza per entrenar models.