Comunicați cu asamblarea .NET și generați cod funcțional

Încărcați DLL, EXE sau pachet NuGet

Trageți și plasați ansamblul .NET gestionat sau selectați un fișier .nupkg. Sistemul extrage metadatele API publice, construiește un index RAG căutabil și pregătește un asistent AI familiar cu codul dvs.

Drag and drop your file here or browse to select

Comunicați cu asamblarea .NET și generați cod funcțional

Încarcă un DLL sau un pachet NuGet — AI citește metadatele, construiește un index RAG și răspunde la întrebări despre asamblarea ta.

Încărcați un DLL .NET sau indicați un pachet NuGet și discutați cu API-ul său public. AI-ul răspunde pe baza semnăturilor reale și a comentariilor XML, scrie exemple de cod C# funcționale, desenează diagrame de clase în PlantUML și SVG și compară două versiuni ale pachetului pentru a arăta ce s-a schimbat în API înainte de upgrade.

AI Assembly Chat începe cu analiza statică, nu cu ghicirea. Când încărcați un DLL, EXE sau pachet NuGet, reflecția .NET parcurge suprafața sa publică — spații de nume, clase, interfețe, enumerații, metode, proprietăți și orice comentarii XML de documentație atașate acestora — în timp ce membrii interni și privați sunt excluși. Acest lucru oferă AI-ului adevărul de bază despre versiunea specifică a ansamblului dumneavoastră, în loc să se bazeze pe cunoștințele generale de antrenament ale pachetului.

Metadatele extrase, împreună cu tiparele de utilizare inferate, sunt încorporate și indexate pentru căutare semantică (RAG), astfel încât o întrebare precum „cum să serializez un obiect cu această bibliotecă” să recupereze metodele reale relevante și semnăturile lor reale, în loc de o presupunere plausibilă. Acest pas de indexare este cel care permite răspunsurilor să rămână precise chiar și pentru API-uri interne, neobișnuite sau recent modificate, pe care un model cu scop general nu le-ar fi văzut niciodată.

Semnăturile și comentariile de documentație recuperate apoi fundamentează răspunsul AI-ului: exemple de cod funcționale în C#/F# cu declarații using corecte și modele async, explicații în limbaj simplu despre ce face un tip sau o metodă, sau diagrame de clasă SVG și diagrame de secvență PlantUML la cerere, care arată cum se conectează piesele reale ale API-ului. Nimic din ceea ce încărcați nu este stocat dincolo de sesiunea dumneavoastră sau folosit pentru antrenarea modelelor.