Telegram Group & Telegram Channel
🧠 ArtificialCast — магия трансформаций на базе LLM в .NET

ArtificialCast — это экспериментальная библиотека для .NET, которая превращает преобразование объектов в интеллектуальный процесс с помощью больших языковых моделей.

🚀 Что умеет:
• Автоматически преобразует объекты между типами
• Не требует ручного маппинга или конфигураций
• Использует LLM (например, Gemma 3 4B) для адаптации несовместимых структур
• Генерирует JSON-схемы для целевых типов

🧪 Примеры:

var result = await AC<LegacyUserDTO, NewUserModel>(legacyUser);

— преобразует старую DTO-модель в новую без ручной работы


var request = new MathRequest { Tokens = new() { "(", "2", "+", "3", ")", "*", "4", "-", "6", "/", "3" } };
var response = await AC<MathRequest, MathResponse>(request);

— рассчитывает результат выражения и генерирует пошаговое решение

⚠️ Проект предназначен только для демонстрации — в продакшн пока не стоит запускать, но как proof-of-concept это отличная иллюстрация, как LLM могут расширять возможности .NET-разработки.

🔗 Репозиторий



tg-me.com/csharp_ci/1374
Create:
Last Update:

🧠 ArtificialCast — магия трансформаций на базе LLM в .NET

ArtificialCast — это экспериментальная библиотека для .NET, которая превращает преобразование объектов в интеллектуальный процесс с помощью больших языковых моделей.

🚀 Что умеет:
• Автоматически преобразует объекты между типами
• Не требует ручного маппинга или конфигураций
• Использует LLM (например, Gemma 3 4B) для адаптации несовместимых структур
• Генерирует JSON-схемы для целевых типов

🧪 Примеры:


var result = await AC<LegacyUserDTO, NewUserModel>(legacyUser);

— преобразует старую DTO-модель в новую без ручной работы


var request = new MathRequest { Tokens = new() { "(", "2", "+", "3", ")", "*", "4", "-", "6", "/", "3" } };
var response = await AC<MathRequest, MathResponse>(request);

— рассчитывает результат выражения и генерирует пошаговое решение

⚠️ Проект предназначен только для демонстрации — в продакшн пока не стоит запускать, но как proof-of-concept это отличная иллюстрация, как LLM могут расширять возможности .NET-разработки.

🔗 Репозиторий

BY C# (C Sharp) programming




Share with your friend now:
tg-me.com/csharp_ci/1374

View MORE
Open in Telegram


C C Sharp programming Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Telegram Make Money?

Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.

C C Sharp programming from us


Telegram C# (C Sharp) programming
FROM USA