🚀 SourceToAI - Standalone AI Feed Generator

SourceToAI ist ein leichtgewichtiges, eigenständiges .NET 8 CLI-Tool. Es extrahiert Quellcode und Dokumentationen aus lokalen C#-Solutions offline und wandelt sie in KI-optimierte Markdown-Dateien um.

Entwickelt speziell für Entwickler, die mit Visual Studio Solutions und Web-basierten KIs (wie ChatGPT, Gemini, Claude) arbeiten. Lade deinen Code einfach und perfekt formatiert in den KI-Kontext!

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✨ Features

• KI-Optimiertes Format (MarkdownFeed): Generiert Dateien mit YAML-Frontmatter für Metadaten und einer vollständigen Manifest-Tabelle inkl. MD5-Hashes, Dateigrößen und relativen Pfaden.
• One-File-Per-Project: Extrahiert den gesamten relevanten Code eines .csproj-Projekts in exakt eine Markdown-Datei.
• Intelligente Dokumentations-Erfassung (.Docs): Bündelt automatisch deine Root README.md und eventuelle .cursor/rules in einem virtuellen Projekt, damit die KI sofort die Architektur- und Projektregeln versteht.
• Google Drive Sync: Automatischer Upload der generierten KI-Feeds in einen Google Drive Ordner nach dem lokalen Export (Konfigurierbar, siehe Google Drive Setup).
• Dynamic Fencing: Verhindert Formatierungsfehler durch intelligente Backtick-Ermittlung bei Code-Blöcken (zählt die längste Sequenz von Backticks in einer Datei und fügt n+1 Backticks für den Code-Block hinzu).
• Filter-Engine: Ignoriert standardmäßig Build-Artefakte (bin, obj), Source-Control-Ordner (.git) und IDE-Metadaten (.vs, .idea).

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🤖 KI-Workflow: Best Practices

So nutzt du SourceToAI am besten mit ChatGPT, Gemini und Co.:

1. Code exportieren: Lass das Tool über deine Solution laufen.
2. Dateien hochladen: Lade die generierte .Docs-Datei (für den Gesamtkontext) sowie die relevanten Projekt-Dateien (ProjektA.md, ProjektB.md) in den Chat deiner Web-KI hoch.
3. Prompten: Nutze Prompts, die das Manifest und die Struktur referenzieren. Beispiel:

   "Im angehängten KI-Feed findest du die Architektur-Doku und den Code von Projekt X. Bitte analysiere Datei [ID 5] und Datei [ID 12] aus dem Manifest und schreibe mir Unit-Tests dafür. Beachte dabei die in der .Docs-Datei definierten Architekturregeln."

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📦 Installation & Download

Die Anwendung wird automatisch über GitHub Actions gebaut. Du kannst die fertigen Binaries direkt herunterladen:

1. Gehe zu den Releases in diesem Repository.
2. Lade die passende .zip-Datei für dein Betriebssystem herunter.
3. Entpacke das Archiv in ein Verzeichnis deiner Wahl.

(Alternativ kannst du das Repository klonen und per dotnet build bzw. dotnet run selbst kompilieren).

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🚀 Verwendung

Das Tool wird über die Kommandozeile bedient und benötigt zwingend zwei Argumente:

1. <Export-Pfad>: Wo sollen die generierten Markdown-Dateien gespeichert werden?
2. <Pfad-zur-Solution>: Das Root-Verzeichnis deiner C#-Solution (dort, wo die .sln-Datei liegt).

Beispiel:

SourceToAI.exe C:\Daten\MeineSolution\

Ordner- & Datei-Struktur (Output)

Das System erstellt für jeden Durchlauf einen neuen Unterordner mit dem Solution-Namen. Existiert der Ordner bereits werden alle darin befindlichen .md-Dateien gelöscht, um sicherzustellen, dass nur die aktuellsten Daten vorhanden sind.

C:\AI_Feeds\Exports\MeineSolution\
    ├── MeineSolution.Docs-20260222.md
    ├── MeineSolution.ProjektA-20260222.md
    └── MeineSolution.ProjektB-20260222.md

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⚙️ Konfiguration (appsettings.json)

Das Tool verwendet eine appsettings.json, die im gleichen Verzeichnis wie die Ausführungsdatei liegen muss. Hier definierst du, welche Verzeichnisse ignoriert und welche Dateiendungen inkludiert werden sollen.

{
    "SourceToAI": {
        "ExcludedDirectories": [ "bin", "obj", ".git", ".vs", ".idea", "node_modules" ],
        "IncludedExtensions": [ ".cs", ".sql", ".json", ".xml", ".xaml", ".md", ".mdc", ".js", ".ts", ".css" ]
    }
}

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📄 Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Weitere Details findest du in der LICENSE Datei.