GitHub

Wer sich für moderne .NET-Entwicklung, KI-Integration und spannende Open-Source-Projekte interessiert, kann gerne einmal einen Blick auf meine GitHub-Seite werfen: github.com/tsjdev-apps . Dort teile ich regelmäßig Tools, Demos und Beispiele, die zeigen, wie vielseitig C#, .NET MAUI und Künstliche Intelligenz in der Praxis eingesetzt werden können. KI trifft .NET Eines meiner neuesten Projekte ist sora2-video-cli-dotnet – ein leistungsstarkes CLI-Tool, mit dem sich KI-generierte Videos über OpenAI’s Sora 2-Modell erstellen lassen. Fortschrittsanzeige und automatischer Download inklusive.

Künstliche Intelligenz ist heute zugänglicher denn je – und mit GitHub Models kannst du jetzt eine Vielzahl von Large Language Models (LLMs) direkt über GitHub ausprobieren. Das Beste daran? Viele dieser Modelle – auch von anderen Anbietern als OpenAI – können kostenlos getestet werden. In diesem Beitrag zeige ich dir, wie du eine einfache .NET-Konsolen-Chat-Anwendung erstellst, die GitHub Models nutzt. Dabei richten wir den notwendigen Zugriff ein, probieren verschiedene Modelle aus und sehen, wie einfach es ist, mit modernster KI zu experimentieren.

act ist ein Open-Source-CLI-Tool von nektos , mit dem du GitHub Actions direkt lokal auf deinem Rechner ausführen kannst – ganz ohne Commit & Push. Es emuliert GitHub-Actions-Umgebungen mit Docker-Containern, verwendet dieselben Umgebungsvariablen und Dateisystem-Zugriffe wie GitHub selbst. Installation auf deinem System Als Voraussetzung muss zunächst Docker installiert sind. Dafür reicht es aus Docker Desktop unter Windows bzw. Mac und die Docker Engine unter Linux zu installieren. Danach könnt ihr je nach Plattform das Tool installieren.

Manchmal kann es herausfordernd sein, das richtige KI-Modell für eine bestimmte Aufgabe zu finden. Mit GitHub Models hast du die Möglichkeit, verschiedene Optionen zu testen und miteinander zu vergleichen. Einführung Wenn du ein Projekt im Bereich maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz startest, ist einer der wichtigsten Schritte die Auswahl des richtigen Modells für deine spezifische Aufgabe. Diese Wahl ist nicht trivial – verschiedene Modelle haben unterschiedliche Stärken, Einschränkungen und Anwendbarkeit, je nach Faktoren wie Datensatzgröße, Datenkomplexität, gewünschtem Output und Leistungsanforderungen.

Nachdem ich bereits einen Blog-Beitrag über die Erstellung einer individuellen Readme-Datei auf GitHub geschrieben habe, möchte ich nun einen Schritt weitergehen: Die Readme soll automatisch immer die neuesten Blog-Beiträge anzeigen. Dies lässt sich mit einer GitHub Action elegant lösen, die regelmäßig meine Blog-Beiträge von Medium abruft und in die Readme einfügt. In diesem Beitrag erkläre ich Schritt für Schritt, wie ich das umgesetzt habe und wie auch ihr eure Readme-Datei dynamisch halten könnt.

Heute möchte ich euch ein Feature vorstellen, an dem GitHub gerade arbeitet. Dabei handelt es sich um GitHub Copilot Workspace . Aktuell ist der Dienst als Preview verfügbar und auf der GitHub Next Webseite kann man sich auf die Warteliste setzen lassen. Ich habe dies natürlich direkt getan und habe seit kurzem entsprechend Zugriff. Ausgangslage bildet ein GitHub-Repository. Ich habe hierfür ein neues GitHub-Repository angelegt und hier eine leere .NET8 Konsolenapplikation hinzugefügt.

Seit einiger Zeit ist es möglich, sich über GitHub sponsern zu lassen. Dies ermöglicht Nutzerinnen und Nutzern einen Geldbetrag zu senden, um so Entwicklerinnen und Entwickler zu unterstützen. Ich habe für mein GitHub-Profil nun einmal GitHub Sponsors eingerichtet und möchte euch in diesem Beitrag nun zeigen, wie man das Ganze in wenigen Schritten selbst einrichten kann. Zunächst öffnen wir die GitHub Sponsors Webseite. Auf dieser Webseite bekommt man einen ersten Eindruck über die Möglichkeiten von GitHub Sponsors.