ArtificialCast：新一代类型安全转换工具

ArtificialCast：新一代类型安全转换工具

ArtificialCast Type-safe transformation powered by inference. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArtificialCast

项目介绍

ArtificialCast 是一个轻量级的类型安全转换和转换工具，由大型语言模型提供支持。它允许使用类型元数据、JSON schema 推断和提示驱动的推理，实现强类型对象之间的无缝转换。

想象一下，如果 Convert.ChangeType() 能够转换整个对象图，推断缺失的值，并适应无关类型，而无需手动映射或模板代码，这将是一个怎样的世界。

ArtificialCast 让这一切成为可能。

项目技术分析

ArtificialCast 采用了以下技术特点来实现其强大的转换功能：

• 零配置：只需定义你的类型即可。
• 双向转换：支持任意类型之间的转换。
• Schema 意识推断：自动为目标类型生成 JSON Schema。
• LLM 驱动的转换：利用人工智能填充输入和输出之间的空白。
• 可测试性：方法全部类型安全，易于测试。

ArtificialCast 的核心是使用大型语言模型进行类型推断和转换，无需编写复杂的映射逻辑，只需通过类型元数据和简单的提示即可实现对象之间的转换。

项目及应用场景

ArtificialCast 可以在多种场景下提供价值，以下是一些典型的应用场景：

1. 对象迁移：当需要将旧的对象模型转换为新的对象模型时，ArtificialCast 可以自动推断转换规则，实现无缝迁移。

2. 请求与响应转换：在处理网络请求和响应时，ArtificialCast 可以自动将请求对象转换为响应对象，而不需要手动编写转换逻辑。

3. 数据结构转换：对于复杂的数据结构，如对象图或嵌套对象，ArtificialCast 可以自动处理转换，而不需要编写冗长的代码。

以下是具体示例：

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

在这个例子中，ArtificialCast 会序列化 legacyUser 对象，从 NewUserModel 生成 JSON Schema，并使用本地大型语言模型（如 gemma3:4b）来“转换”对象，最后返回一个反序列化的 NewUserModel 实例。

项目特点

ArtificialCast 具有以下特点：

• 类型安全：确保转换过程中类型的正确性。
• 智能推断：利用大型语言模型自动推断转换规则。
• 灵活配置：支持自定义模型和配置，以适应不同的使用场景。
• 易于集成：可以轻松集成到现代 .NET 工作流程中。

此外，ArtificialCast 是 BIGPISS（Behavior-Inferred Generation: Prompt-Oriented Infrastructure for Simulated Software）堆栈的一部分，该堆栈旨在用推断、结构和提示设计替代传统逻辑。

然而，需要注意的是，ArtificialCast 尽管功能强大，但并不适合所有场景。它在某些情况下可能会产生形式正确但含义错误的结果，因此在使用时需要格外小心。

结论

ArtificialCast 是一个展示现代 AI 工程趋势功能强大但存在风险的开源项目。它通过类型安全的转换和转换工具，提供了自动化的对象处理能力，但在实际应用中需要谨慎使用。ArtificialCast 不仅是技术上的展示，更是对未来软件开发模式的一种思考。

不要使用它，研究它，引用它，畏惧它。

通过本文的介绍，我们希望吸引更多开发者关注并尝试使用 ArtificialCast，以探索其强大的功能和潜在的应用场景。同时，我们也提醒开发者在使用此类工具时要保持警惕，避免可能的风险。

ArtificialCast Type-safe transformation powered by inference. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArtificialCast