Chatten Sie mit Ihrer .NET‑Assembly und generieren Sie funktionierenden Code

DLL, EXE oder NuGet-Paket hochladen

Legen Sie Ihre verwaltete .NET-Assembly ab oder wählen Sie eine .nupkg-Datei aus. Das System extrahiert Metadaten der öffentlichen API, erstellt einen durchsuchbaren RAG-Index und bereitet einen KI-Assistenten vor, der mit Ihrem Code vertraut ist.

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Chatten Sie mit Ihrer .NET‑Assembly und generieren Sie funktionierenden Code

Laden Sie eine DLL oder ein NuGet‑Paket hoch – die KI extrahiert Metadaten, baut einen RAG‑Index und beantwortet Ihre Fragen zur Assembly.

Laden Sie eine .NET-DLL hoch oder nennen Sie ein NuGet-Paket und chatten Sie mit dessen öffentlicher API. Die KI antwortet anhand der echten Signaturen und XML-Kommentare, schreibt lauffähige C#-Codebeispiele, zeichnet Klassendiagramme in PlantUML und SVG und vergleicht zwei Paketversionen, damit Sie vor dem Upgrade sehen, was sich an der API geändert hat.

AI Assembly Chat beginnt mit statischer Analyse, nicht mit Vermutungen.

Wenn Sie eine DLL, EXE oder ein NuGet‑Paket hochladen, durchläuft .NET‑Reflection dessen öffentliche Oberfläche — Namespaces, Klassen, Schnittstellen, Enums, Methoden, Eigenschaften und alle daran angehängten XML‑Dokumentationskommentare — während interne und private Mitglieder ausgeschlossen werden. Damit erhält die KI eine wahre Basis über Ihre spezifische Assembly‑Version, anstatt sich auf generisches Trainingswissen des Pakets zu verlassen.

Diese extrahierten Metadaten, zusammen mit abgeleiteten Nutzungsmustern, werden eingebettet und für die semantische Suche (RAG) indiziert, sodass eine Frage wie „Wie serialisiere ich ein Objekt mit dieser Bibliothek?“ die tatsächlich relevanten Methoden und deren echte Signaturen zurückliefert und nicht nur eine plausibel klingende Vermutung. Dieser Indexierungsschritt sorgt dafür, dass Antworten selbst bei internen, ungewöhnlichen oder kürzlich geänderten APIs, die ein allgemeines Modell nie gesehen hätte, genau bleiben.

Abgerufene Signaturen und Dokumentationskommentare bilden dann die Grundlage für die KI‑Antwort: funktionierende C#/F#‑Codebeispiele mit korrekten using‑Anweisungen und Async‑Mustern, verständliche Erklärungen, was ein Typ oder eine Methode tut, oder bei Bedarf SVG‑Klassendiagramme und PlantUML‑Sequenzdiagramme, die zeigen, wie die echten API‑Teile zusammenhängen.

Nichts, was Sie hochladen, wird über Ihre Sitzung hinaus gespeichert oder zum Trainieren von Modellen verwendet.