귀하의 .NET 어셈블리와 대화하고 작동 코드를 생성하세요
DLL, EXE 또는 NuGet 패키지 업로드
관리되는 .NET 어셈블리를 끌어다 놓거나 .nupkg 파일을 선택하세요. 시스템은 공개 API 메타데이터를 추출하고, 검색 가능한 RAG 인덱스를 구축하며, 코드에 익숙한 AI 어시스턴트를 준비합니다.
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DLL 또는 NuGet 패키지를 업로드하세요 — AI가 메타데이터를 읽고, RAG 인덱스를 구축하며, 어셈블리에 대한 질문에 답변합니다.
DLL 또는 NuGet 패키지를 업로드하세요. 우리의 AI는 메타데이터를 읽고, RAG 인덱스를 구축하며, 질문을 하고 코드 샘플을 생성하고 아키텍처를 시각화할 수 있게 해줍니다.
AI Assembly Chat은 추측이 아니라 정적 분석으로 시작합니다.
DLL, EXE 또는 NuGet 패키지를 업로드하면 .NET 리플렉션이 해당 어셈블리의 공개 표면(네임스페이스, 클래스, 인터페이스, 열거형, 메서드, 속성 및 이들에 연결된 XML 문서 주석)을 탐색하고, 내부 및 private 멤버는 제외합니다. 이를 통해 AI는 패키지에 대한 일반적인 학습 지식에 의존하는 대신, 사용자의 특정 어셈블리 버전에 대한 실제 사실을 확보합니다.
추출된 메타데이터와 추론된 사용 패턴은 임베딩되어 의미 검색(RAG)을 위해 색인됩니다. 따라서 "이 라이브러리로 객체를 어떻게 직렬화하나요"와 같은 질문은 그럴듯한 추측이 아니라 실제 관련 메서드와 정확한 시그니처를 찾아줍니다. 이 색인 단계 덕분에 일반 목적 모델이 한 번도 보지 못한 내부, 드문, 혹은 최근에 변경된 API에 대해서도 답변이 정확하게 유지됩니다.
검색된 시그니처와 문서 주석은 AI 응답의 근거가 됩니다: 올바른 using 구문과 async 패턴을 포함한 작동하는 C#/F# 코드 샘플, 타입이나 메서드가 수행하는 작업에 대한 쉬운 설명, 혹은 실제 API 구성 요소가 어떻게 연결되는지를 보여주는 필요 시 생성되는 SVG 클래스 다이어그램 및 PlantUML 시퀀스 다이어그램 등. 업로드한 내용은 세션이 끝난 후 저장되지 않으며 모델 학습에 사용되지 않습니다.
Assembly Chat 작동 방식
1. .NET 어셈블리 업로드
로컬 머신 또는 CI 파이프라인에서 DLL, EXE 또는 .nupkg 파일을 선택합니다.
2. AI가 공개 API 메타데이터를 추출합니다
시스템은 어셈블리를 리플렉션하여 네임스페이스, 클래스, 인터페이스, 열거형, 대리자, 메서드, 속성, 필드 및 사용자 정의 특성을 매핑합니다.
3. 빠른 의미 검색을 위한 RAG 인덱스
API 서명, XML 주석 및 추론된 동작이 벡터화되고 인덱싱되어 즉각적인 질문 답변이 가능해집니다.
4. 채팅, 코드 생성 및 다이어그램
"How do I use X?"(X를 어떻게 사용하나요?), "Show me an example of Y"(Y의 예시를 보여 주세요), 혹은 "Generate a sequence diagram for Z"(Z에 대한 시퀀스 다이어그램을 생성해 주세요) 라고 물어보세요. AI는 코드와 설명, 그리고 시각적 다이어그램으로 답변합니다.
FAQs
AI 어셈블리 채팅 및 .NET 어셈블리에서 코드 생성
API에 대한 RAG
공용 메서드, 속성 및 XML 주석에 대한 의미 검색. MSDN보다 더 빠르게 필요한 정보를 찾으세요.
컴파일되는 코드 샘플
생성된 C#/F# 코드는 필요한 using 문, 적절한 async/await 패턴, 실제 서명을 기반으로 한 오류 처리를 포함합니다.
SVG + PUML 다이어그램
문서화 또는 설계 검토를 위해 공개 API 클래스 다이어그램(SVG) 및 시퀀스 다이어그램(PlantUML)을 자동 생성합니다.