Wie man ChatGPT mit IronPDF für C#-Entwickler verwendet
1.0 Was ist ChatGPT?
ChatGPT ist ein von OpenAI entwickelter Chatbot für künstliche Intelligenz (KI). Der Begriff "ChatGPT" kombiniert die Wörter "Chat", das auf die Chatbot-Funktion des Systems hinweist, und "GPT", das für Generative Pre-trained Transformer steht und eine Art von großem Sprachmodell (LLM) ist. Die grundlegenden GPT-Modelle von OpenAI, nämlich GPT-3.5 und GPT-4, dienen als Grundlage für ChatGPT, das für konversationelle Anwendungen verfeinert wurde (eine Methode des Transferlernens) durch die Nutzung einer Kombination aus überwachten und verstärkendem Lernen, das maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und künstliche Intelligenz umfasst. ChatGPT kann menschenähnlichen Text verstehen und generieren.
Dieser Artikel zeigt, wie man eine MAUI-Anwendung entwickelt, die die OpenAI ChatGPT-API nutzt, um Nachrichten entgegenzunehmen, Ergebnisse basierend auf Benutzeranfragen anzubieten und diese Ergebnisse dann als PDF-Datei für die spätere Verwendung mithilfe von IronPDF zu exportieren.
1.1 OpenAI-Konto einrichten
Um sich für ein OpenAI-Konto zu registrieren, gehen Sie wie folgt vor:
- Besuchen Sie die offizielle Webseite von OpenAI.
- Suchen Sie auf der Startseite der Website die Schaltfläche 'Registrieren' und klicken Sie darauf. Dies führt Sie zum Formular zur Kontoerstellung.
- Füllen Sie die erforderlichen Felder des Anmeldeformulars aus.
- Klicken Sie auf den Bestätigungslink, der an Ihr registriertes E-Mail-Konto gesendet wurde, um Ihre E-Mail-Adresse zu bestätigen.
- Wenn Ihre Registrierung erfolgreich war, sollten Sie in der Lage sein, auf Ihr OpenAI-Konto zuzugreifen, indem Sie die Anmeldeinformationen eingeben, die Sie bei der Registrierung angegeben haben.
1.2 Einen OpenAI-API-Schlüssel erhalten
-
Gehen Sie zum Zugriff auf OpenAI auf die Website und melden Sie sich mit Ihren Kontoinformationen an.
Zugriff auf die OpenAI-Website - Navigieren Sie zum API-Bereich der OpenAI-Plattform. Dann Konto-Einstellungen > API-Schlüssel anzeigen, wo Sie dies finden können.
-
Erstellen Sie einen neuen geheimen API-Schlüssel.
API-Schlüssel erstellen
2.0 Erste Schritte mit der .NET MAUI-Anwendung
Sie benötigen Visual Studio 2022 und das .NET 7 Framework, um die in C# geschriebene .NET MAUI-Anwendung zu erstellen. Befolgen Sie dann die folgenden Schritte, um eine .NET MAUI-App zu erstellen und zu schreiben.
2.1 Visual Studio öffnen
Öffnen Sie Visual Studio, wählen Sie dann im Menü "Neues Projekt erstellen" und geben Sie ".NET MAUI" in das Suchfeld ein.
2.2 Wählen Sie die .NET MAUI App
Wählen Sie in Visual Studio aus der Liste der Suchergebnisse das .NET MAUI-App-Template aus. Wählen Sie es aus, benennen Sie es und wählen Sie den Speicherort. Klicken Sie auf "Weiter", nachdem die Konfiguration abgeschlossen ist.
Erstellen einer neuen .NET MAUI-App in Visual Studio
2.3 Framework auswählen
Wählen Sie das benötigte Framework aus; dennoch wird empfohlen, zum Beispiel das neueste .NET Framework auszuwählen. Drücken Sie die Create-Taste in Visual Studio, nachdem Sie die Framework-Version ausgewählt haben.
Das neue Projekt konfigurieren
In Visual Studio 2022 wird ein neues .NET MAUI-Projekt erstellt. .NET MAUI entwickelt standardmäßig eine einfache Zähleranwendung.
.NET Framework-Auswahl
Indem die .NET MAUI-Anwendung modifiziert wird, kann ChatGPT OpenAI integriert und das Ergebnis in PDF-Dateien exportiert werden, indem die IronPDF C#-PDF-Bibliothek auf dieser Plattformvariante verwendet wird.
2.4 Installieren Sie das OpenAI-Paket
Geben Sie den nächsten Befehl in die NuGet-Paketmanager-Konsole ein.
Install-Package OpenAI
Dieser Befehl installiert das OpenAI-Paket, das den Zugriff auf die API bereitstellt, die für die Interaktion mit ChatGPT mit C# benötigt wird.
2.5 IronPDF installieren
Geben Sie den folgenden Befehl ein, um das IronPDF-Paket zu installieren:
Install-Package IronPdf
Der obige Befehl installiert IronPDF in das MAUI-Projekt. IronPDF wird verwendet, um HTML-Inhalte in PDF-Dateien zu rendern, und ist ein entscheidender Bestandteil für den Datenexport von der App in ein PDF-Dokument.
3.0 Was ist IronPDF?
Entwickler können dank IronPDF, einer robusten PDF SDK- Grundlage für die PDF-Verarbeitung, schnell PDF-Dokumente erstellen, lesen und bearbeiten. Die Chrome-Engine wird von der IronPDF-Bibliothek verwendet, um HTML in PDF zu konvertieren. Unter den verschiedenen von der Bibliothek unterstützten Webkomponenten sind MAUI, Xamarin, Blazor, Unity, HoloLens-Apps, Windows Forms, HTML, ASPX, Razor HTML, .NET Core, ASP.NET und WPF. Microsoft.NET und .NET Core-Programmierung können sowohl in traditionellen Windows-Anwendungen als auch in ASP.NET-Webanwendungen verwendet werden.
Unter Verwendung von HTML5, JavaScript, CSS und Bildern ermöglicht Ihnen IronPDF, ansprechende PDFs mit Über- und Fußzeilen zu erstellen. Die API-Bibliothek enthält einen robusten HTML-zu-PDF-Konverter, der mit PDFs umgehen kann, sowie ein eigenständiges PDF-Konvertierungstool und eine Engine, die unabhängig von externen Quellen ist.
- Nutzer können PDFs mit IronPDF von verschiedenen Quellen erstellen, einschließlich Bilddateien, HTML, HTML5, ASPX und Razor/MVC View.
- Die Bibliothek bietet Programme zum Textsuchen, Extrahieren von Text und Bildern aus PDF-Seiten, und zum Konvertieren von PDF-Seiten in Bilder. Es bietet auch ein Programm zur interaktiven Formularausfüllung und Übermittlung.
- Die Bibliothek bietet auch Links als Grundlage für PDF-Veröffentlichungen, zusammen mit der Verwendung von Benutzeragenten, Proxies, Cookies, HTTP-Headern und Formvariablen für die Authentifizierung hinter HTML-Anmeldeformularen.
- IronPDF akzeptiert Benutzernamen und Passwörter im Austausch für den Zugriff auf passwortgeschützte PDF-Dateien.
Um mehr über IronPDF zu erfahren, beziehen Sie sich auf die HTML-zu-PDF-Konvertierungstutorials.
4.0 Exportieren von ChatGPT API-Ergebnissen mit IronPDF
Fügen Sie den unten stehenden Code in die Datei 'MauiProgram.cs' ein:
builder.Services.AddChatGpt(options =>
{
options.UseOpenAI("API key here"); // Replace with your actual OpenAI API key
options.DefaultModel = OpenAIChatGptModels.Gpt35Turbo; // Set the default model
options.MessageLimit = 10; // Limit number of messages per session
options.MessageExpiration = TimeSpan.FromMinutes(5); // Set message expiration time
});
builder.Services.AddChatGpt(options =>
{
options.UseOpenAI("API key here"); // Replace with your actual OpenAI API key
options.DefaultModel = OpenAIChatGptModels.Gpt35Turbo; // Set the default model
options.MessageLimit = 10; // Limit number of messages per session
options.MessageExpiration = TimeSpan.FromMinutes(5); // Set message expiration time
});
builder.Services.AddChatGpt(Sub(options)
options.UseOpenAI("API key here") ' Replace with your actual OpenAI API key
options.DefaultModel = OpenAIChatGptModels.Gpt35Turbo ' Set the default model
options.MessageLimit = 10 ' Limit number of messages per session
options.MessageExpiration = TimeSpan.FromMinutes(5) ' Set message expiration time
End Sub)
Dieses Code-Snippet registriert einen Dienst für die ChatGPT-API, der dann von anderen Klassen oder Seiten in Ihrer Anwendung verwendet werden kann.
Fügen Sie den folgenden Code auf der Hauptseite der Anwendung in die Seitenlade-Methode ein. Dies hilft dabei, die ChatGPT-Dienstinstanz abzurufen und in einem lokalen Objekt zu speichern.
_chatGptClient = Handler.MauiContext.Services.GetService<IChatGptClient>();
_chatGptClient = Handler.MauiContext.Services.GetService<IChatGptClient>();
_chatGptClient = Handler.MauiContext.Services.GetService(Of IChatGptClient)()
Dieser Code ruft die ChatGPT-Clientinstanz vom Dienstanbieter ab und ermöglicht der Hauptseite die Interaktion mit der ChatGPT-API.
Erstellen Sie als nächstes eine Benutzeroberfläche wie im folgenden XAML-Code dargestellt:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<ContentPage xmlns="http://schemas.microsoft.com/dotnet/2021/maui"
xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2009/xaml"
x:Class="ChatGPT_MauiApp.MainPage"
BackgroundColor="black">
<StackLayout>
<StackLayout Orientation="Horizontal" Spacing="25" Padding="30,0">
<ScrollView WidthRequest="700" HeightRequest="200" x:Name="scrollView">
<TableView Intent="Data" WidthRequest="700" x:Name="Table_View" BackgroundColor="DarkSlateGrey">
<TableRoot>
</TableRoot>
</TableView>
</ScrollView>
</StackLayout>
<StackLayout Padding="30,0">
<Editor
x:Name="Userquest"
Text=""
HorizontalOptions="Start"
FontSize="12"
Placeholder=" Enter your Queries"
HeightRequest="25" WidthRequest="700" />
</StackLayout>
<StackLayout Padding="30,10,10,0">
<FlexLayout>
<Button
x:Name="Sendquery"
Text="Send Query"
SemanticProperties.Hint="Click to send query to BOT"
Clicked="SendqueryClicked"
HorizontalOptions="Center"
BackgroundColor="Green"
TextColor="WhiteSmoke" />
<Button
x:Name="Export"
Text="Export"
SemanticProperties.Hint="Click to export data"
Clicked="OnExportClicked"
HorizontalOptions="Center"
BackgroundColor="DodgerBlue"
TextColor="WhiteSmoke" />
</FlexLayout>
</StackLayout>
</StackLayout>
</ContentPage>
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<ContentPage xmlns="http://schemas.microsoft.com/dotnet/2021/maui"
xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2009/xaml"
x:Class="ChatGPT_MauiApp.MainPage"
BackgroundColor="black">
<StackLayout>
<StackLayout Orientation="Horizontal" Spacing="25" Padding="30,0">
<ScrollView WidthRequest="700" HeightRequest="200" x:Name="scrollView">
<TableView Intent="Data" WidthRequest="700" x:Name="Table_View" BackgroundColor="DarkSlateGrey">
<TableRoot>
</TableRoot>
</TableView>
</ScrollView>
</StackLayout>
<StackLayout Padding="30,0">
<Editor
x:Name="Userquest"
Text=""
HorizontalOptions="Start"
FontSize="12"
Placeholder=" Enter your Queries"
HeightRequest="25" WidthRequest="700" />
</StackLayout>
<StackLayout Padding="30,10,10,0">
<FlexLayout>
<Button
x:Name="Sendquery"
Text="Send Query"
SemanticProperties.Hint="Click to send query to BOT"
Clicked="SendqueryClicked"
HorizontalOptions="Center"
BackgroundColor="Green"
TextColor="WhiteSmoke" />
<Button
x:Name="Export"
Text="Export"
SemanticProperties.Hint="Click to export data"
Clicked="OnExportClicked"
HorizontalOptions="Center"
BackgroundColor="DodgerBlue"
TextColor="WhiteSmoke" />
</FlexLayout>
</StackLayout>
</StackLayout>
</ContentPage>
Der obige Code ContentPage definiert das UI-Layout der Anwendung. Benutzer können Anfragen eingeben, über die Schaltfläche "Anfrage senden" mit der ChatGPT-API interagieren und die Ergebnisse mittels der Schaltfläche "Exportieren" als PDF exportieren. Die Ergebnisse werden in TableView angezeigt.
Als nächstes folgt die Code-Behind-Logik für die Behandlung von Schaltflächenklicks und den Datenexport:
private void OnExportClicked(object sender, EventArgs e)
{
StringBuilder db = new();
foreach (var tableSection in Table_View.Root.ToList())
{
foreach (var cell in tableSection)
{
if (cell is TextCell textCell)
{
db.Append("<p style='color:red;text-align:left;'>" + textCell.Text + "</p>");
db.Append("<p style='color:black;text-align:justify;'>" + textCell.Detail + "</p>");
}
}
}
// Create and save the PDF
var renderer = new IronPdf.ChromePdfRenderer();
var pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(db.ToString());
pdf.SaveAs("F:\\Download\\Demo.pdf");
}
private async void SendqueryClicked(object sender, EventArgs e)
{
if (!string.IsNullOrEmpty(Userquest.Text))
{
var query = Userquest.Text;
Userquest.Text = "";
var tableSection = AddQueryToTable(query);
ChatGptResponse response = await _chatGptClient.AskAsync(_sessionGuid, query);
var resp = response.GetMessage();
AddResponseToTable(tableSection, resp);
}
}
private TableSection AddQueryToTable(string query)
{
var textCell = new TextCell
{
Text = query,
TextColor = Colors.Red,
DetailColor = Colors.WhiteSmoke,
Detail = ""
};
var tableSection = new TableSection { textCell };
Table_View.Root.Add(tableSection);
return tableSection;
}
private void AddResponseToTable(TableSection section, string response)
{
if (section.FirstOrDefault() is TextCell textCell)
{
textCell.Detail = response;
}
}
private void OnExportClicked(object sender, EventArgs e)
{
StringBuilder db = new();
foreach (var tableSection in Table_View.Root.ToList())
{
foreach (var cell in tableSection)
{
if (cell is TextCell textCell)
{
db.Append("<p style='color:red;text-align:left;'>" + textCell.Text + "</p>");
db.Append("<p style='color:black;text-align:justify;'>" + textCell.Detail + "</p>");
}
}
}
// Create and save the PDF
var renderer = new IronPdf.ChromePdfRenderer();
var pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(db.ToString());
pdf.SaveAs("F:\\Download\\Demo.pdf");
}
private async void SendqueryClicked(object sender, EventArgs e)
{
if (!string.IsNullOrEmpty(Userquest.Text))
{
var query = Userquest.Text;
Userquest.Text = "";
var tableSection = AddQueryToTable(query);
ChatGptResponse response = await _chatGptClient.AskAsync(_sessionGuid, query);
var resp = response.GetMessage();
AddResponseToTable(tableSection, resp);
}
}
private TableSection AddQueryToTable(string query)
{
var textCell = new TextCell
{
Text = query,
TextColor = Colors.Red,
DetailColor = Colors.WhiteSmoke,
Detail = ""
};
var tableSection = new TableSection { textCell };
Table_View.Root.Add(tableSection);
return tableSection;
}
private void AddResponseToTable(TableSection section, string response)
{
if (section.FirstOrDefault() is TextCell textCell)
{
textCell.Detail = response;
}
}
Private Sub OnExportClicked(ByVal sender As Object, ByVal e As EventArgs)
Dim db As New StringBuilder()
For Each tableSection In Table_View.Root.ToList()
For Each cell In tableSection
Dim tempVar As Boolean = TypeOf cell Is TextCell
Dim textCell As TextCell = If(tempVar, CType(cell, TextCell), Nothing)
If tempVar Then
db.Append("<p style='color:red;text-align:left;'>" & textCell.Text & "</p>")
db.Append("<p style='color:black;text-align:justify;'>" & textCell.Detail & "</p>")
End If
Next cell
Next tableSection
' Create and save the PDF
Dim renderer = New IronPdf.ChromePdfRenderer()
Dim pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(db.ToString())
pdf.SaveAs("F:\Download\Demo.pdf")
End Sub
Private Async Sub SendqueryClicked(ByVal sender As Object, ByVal e As EventArgs)
If Not String.IsNullOrEmpty(Userquest.Text) Then
Dim query = Userquest.Text
Userquest.Text = ""
Dim tableSection = AddQueryToTable(query)
Dim response As ChatGptResponse = Await _chatGptClient.AskAsync(_sessionGuid, query)
Dim resp = response.GetMessage()
AddResponseToTable(tableSection, resp)
End If
End Sub
Private Function AddQueryToTable(ByVal query As String) As TableSection
Dim textCell As New TextCell With {
.Text = query,
.TextColor = Colors.Red,
.DetailColor = Colors.WhiteSmoke,
.Detail = ""
}
Dim tableSection As New TableSection From {textCell}
Table_View.Root.Add(tableSection)
Return tableSection
End Function
Private Sub AddResponseToTable(ByVal section As TableSection, ByVal response As String)
Dim tempVar As Boolean = TypeOf section.FirstOrDefault() Is TextCell
Dim textCell As TextCell = If(tempVar, CType(section.FirstOrDefault(), TextCell), Nothing)
If tempVar Then
textCell.Detail = response
End If
End Sub
Erläuterung:
- Die Methode
OnExportClickederstellt mit IronPDF ein PDF aus HTML-Inhalten, die über die Benutzeroberfläche erfasst werden. Das generierte PDF wird an einem angegebenen Speicherort gespeichert.
Die Methode SendqueryClicked nimmt die Anfrage des Benutzers entgegen, sendet sie über die Methode _chatGptClient an die OpenAI API und zeigt die Antwort an. Außerdem werden die Anfrage und die Antwort zu TableView hinzugefügt.
Die Hilfsmethoden AddQueryToTable und AddResponseToTable unterstützen die Aktualisierung der UI-Komponenten mit Benutzeranfragen und Chatbot-Antworten.
Führen Sie Ihre Lösung aus nach Hinzufügen des Codes. Geben Sie eine Anfrage ein und klicken Sie auf "Anfrage senden", um das Ergebnis abzurufen. Es sendet die Benutzeranfrage an die ChatGPT-API, ruft das Ergebnis ab und zeigt die Nachricht auf dem Bildschirm an.
Textanfrage in die Anwendung eingeben
Klicken Sie auf "Exportieren", um Ergebnisse in ein PDF zu exportieren.
Die exportierte PDF-Datei
Jetzt konnten wir einen Chatbot mit ChatGPT erstellen und diesen Chat mit IronPDF in einer MAUI-App exportieren. Mit dem obigen Konzept ist es möglich, Bilder, Audio und Video aus der ChatGPT-API für genauere Ergebnisse einzubeziehen.
5.0 Fazit
Das Ziel dieses Artikels ist es, eine MAUI-Anwendung zu entwickeln, die die OpenAI ChatGPT-API nutzt, um Nachrichten entgegenzunehmen, Ergebnisse basierend auf Benutzeranfragen anzubieten und diese Ergebnisse als PDF-Datei zu exportieren. Um die Qualität der Vorschläge zu verbessern, können Sie gerne experimentieren, indem Sie die Fragen abändern. Um zu sehen, ob verschiedene Modelle bessere Ergebnisse liefern, können Sie auch experimentieren, indem Sie den Enum-Wert ChatGptModels innerhalb der Methode AddChatGpt in "MauiProgram.cs" ändern.
Die ChatGPT-API ist ein leistungsstarkes KI-Programm, das es uns ermöglicht, Ergebnisse basierend auf der Benutzeranfrage bereitzustellen. Die Kosten für die ChatGPT-API werden basierend auf der Anzahl der gesendeten Anfragen berechnet. IronPDF wird verwendet, um API-Anfragen zu stellen und das Ergebnis in eine PDF zu exportieren, um dieselbe API-Anfrage wiederholt zu vermeiden.
Mit IronPDF können wir PDFs mit nur wenigen Zeilen Code erstellen. Diese Anwendung ist auch für Anfänger geeignet und erfordert nur grundlegende Kenntnisse zur Nutzung. Kein anderes Paket ist in irgendeiner Weise von IronPDF abhängig. Zum Beispiel ist es eine Bibliothek, die in einem einzigen Paket geliefert wird. IronPDF-Entwickler können aus einer Vielzahl von Lizenzen wählen, die ihren Anforderungen entsprechen. Es ist auch eine kostenlose Testversion verfügbar. Detaillierte Preisinformationen und Lizenzierungsdetails zu IronPDF finden Sie auf der IronPDF-Lizenzseite.
Häufig gestellte Fragen
Wie kann ich ChatGPT mit einer .NET MAUI-Anwendung integrieren?
Um ChatGPT mit einer .NET MAUI-Anwendung zu integrieren, richten Sie zunächst ein OpenAI-Konto ein und erhalten einen API-Schlüssel. Installieren Sie dann das OpenAI-Paket in Ihrem Projekt über NuGet und konfigurieren Sie die API in Ihrer Anwendung zur Bearbeitung von Benutzerabfragen.
Wie konvertiere ich API-Ergebnisse in PDF in einer MAUI-App?
Sie können API-Ergebnisse in einer MAUI-App mithilfe von IronPDF in PDF konvertieren. Nachdem Sie Antworten von der ChatGPT-API erhalten haben, verwenden Sie die Methoden von IronPDF, um den HTML-Inhalt als PDF zu rendern.
Welche Schritte sind beim Einrichten einer ChatGPT-basierten MAUI-App beteiligt?
Um eine ChatGPT-basierte MAUI-App einzurichten, erstellen Sie ein neues .NET MAUI-Projekt in Visual Studio, installieren Sie die OpenAI- und IronPDF-Pakete, konfigurieren Sie die API-Einstellungen in Ihrem Code und schreiben Sie die Logik zur Bearbeitung von Anfragen und Ausgabe als PDF.
Kann IronPDF HTML-, JavaScript- und CSS-Inhalte beim Erstellen von PDFs verarbeiten?
Ja, IronPDF kann HTML-, JavaScript- und CSS-Inhalte beim Erstellen von PDFs verarbeiten. Es verwendet die Chrome-Rendering-Engine, um HTML-Inhalt in ein PDF-Dokument zu konvertieren.
Ist es möglich, die ChatGPT-API-Einstellungen in meiner Anwendung anzupassen?
Ja, Sie können die ChatGPT-API-Einstellungen in Ihrer Anwendung anpassen, indem Sie Parameter wie Modelltypen, Nachrichtenlimits und Ablaufzeiten in der Datei MauiProgram.cs einstellen.
Welche Vorteile bietet die Verwendung von IronPDF in einer MAUI-Anwendung?
IronPDF bietet ein robustes SDK zum Erstellen, Lesen und Bearbeiten von PDFs. Es ermöglicht die Konvertierung von HTML-Inhalten in PDFs, unterstützt die Textextraktion und bietet verschiedene Funktionen zur Verbesserung der PDF-Behandlung in einer MAUI-Anwendung.
Gibt es eine kostenlose Testversion für IronPDF?
Ja, IronPDF bietet eine kostenlose Testversion, die Entwicklern die Möglichkeit gibt, seine Funktionen und Möglichkeiten zu erkunden, bevor sie sich für einen Lizenzplan entscheiden.
Wie installiere ich die notwendigen Pakete für ein ChatGPT-PDF-Projekt in MAUI?
Verwenden Sie die NuGet Package Manager-Konsole in Visual Studio, um die OpenAI- und IronPDF-Pakete zu installieren. Führen Sie Install-Package OpenAI und Install-Package IronPDF aus, um sie zu Ihrem Projekt hinzuzufügen.
Welche Rolle spielt IronPDF beim Umgang mit PDF-Dokumenten?
IronPDF wird zum Erstellen, Bearbeiten und Konvertieren von PDF-Dokumenten verwendet. Es ermöglicht Entwicklern, Webinhalte in PDFs zu konvertieren, Textsuchen durchzuführen und Bilder zu extrahieren, was es ideal für Anwendungen macht, die PDF-Funktionen erfordern.
Ist IronPDF vollständig mit .NET 10 kompatibel?
Ja, IronPDF ist vollständig kompatibel mit .NET 10. Es unterstützt alle wichtigen .NET-Versionen – einschließlich .NET 10, 9, 8, 7, 6, Core und .NET Framework – und ist so konzipiert, dass es in .NET 10-Projekten ohne spezielle Konfiguration sofort einsatzbereit ist.




