Keskustele .NET‑kokoonpanosi kanssa ja luo toimivaa koodia

Lataa DLL, EXE tai NuGet-paketti

Pudota hallittu .NET-kokoonpano tai valitse .nupkg‑tiedosto. Järjestelmä poimii julkisen API:n metatiedot, luo haettavan RAG-indeksin ja valmistaa AI‑avustajan, joka tuntee koodisi.

Drag and drop your file here or browse to select

Keskustele .NET‑kokoonpanosi kanssa ja luo toimivaa koodia

Lataa DLL- tai NuGet-paketti — tekoäly lukee metatiedot, rakentaa RAG-indeksin ja vastaa kysymyksiin assemblystäsi.

Lataa .NET-DLL tai anna NuGet-paketin nimi ja keskustele sen julkisen API:n kanssa. Tekoäly vastaa todellisten allekirjoitusten ja XML-kommenttien pohjalta, kirjoittaa toimivia C#-koodiesimerkkejä, piirtää luokkakaavioita PlantUML- ja SVG-muodossa ja vertaa kahta pakettiversiota, jotta näet API-muutokset ennen päivitystä.

AI Assembly Chat alkaa staattisella analyysillä, ei arvailulla. Kun lataat DLL:n, EXE:n tai NuGet-paketin, .NET-reflektio käy läpi sen julkisen pinnan — nimiavaruudet, luokat, rajapinnat, enumeraatiot, metodit, ominaisuudet ja niihin liitetyt XML-dokumentaatiokommentit — samalla kun sisäiset ja yksityiset jäsenet jätetään pois. Tämä antaa tekoälylle totuudenmukaisen tiedon juuri sinun kokoonpanoversiostasi sen sijaan, että se perustuisi paketin yleiseen koulutustietoon.

Nuo poimitut metatiedot, yhdessä pääteltyjen käyttömallien kanssa, upotetaan ja indeksoidaan semanttista hakua (RAG) varten, joten kysymys kuten "kuinka serialisoidaan objekti tällä kirjastolla" hakee todelliset asiaankuuluvat metodit ja niiden oikeat allekirjoitukset sen sijaan, että se antaisi vaikuttavan arvaus. Tämä indeksointivaihe on se, mikä mahdollistaa vastausten tarkkuuden myös sisäisille, harvoin käytetyille tai äskettäin muuttuneille API-rajapinnoille, joita yleiskäyttöinen malli ei olisi koskaan nähnyt.

Haetut allekirjoitukset ja dokumentaatiokommentit ankkuroivat sitten tekoälyn vastauksen: toimivia C#/F#-koodiesimerkkejä oikeilla using-lauseilla ja async-malleilla, selkeät selitykset siitä, mitä tyyppi tai metodi tekee, tai tarpeen mukaan luodut SVG-luokkakaaviot ja PlantUML-sekvenssikaaviot, jotka näyttävät miten todelliset API-osat yhdistyvät. Mikään lataamasi tieto ei tallennu istunnon jälkeen eikä sitä käytetä mallien kouluttamiseen.