## This README was conjured up by the illustrious ChatGPT-4 in a hilariously ironic tone,
## but rest assured, the information is spot-on! 😎✨
Welcome to CPU Monitoring and Data Transmission – the project that keeps an eye on your computer’s performance in real-time and sends all the juicy details like CPU usage, temperature, and other hardware metrics straight to a mobile device using WebSockets. It’s like magic but cooler 😎!
This CPU monitoring project in .NET was built with the help of three amazing AI assistants: ChatGPT-4, Claude, and GitHub Copilot. Each one played a key role in getting things done.
- Tech Consulting and Code Magic: ChatGPT-4 helped with the heavy-lifting in technical support, solving WebSocket communication issues in C#, and handling the integration with
LibreHardwareMonitor. It was a go-to for untangling any software architecture puzzles along the way. - Documentation Wizard: The initial structure of this README? Yep, ChatGPT-4 had a hand in it, making everything clear, concise, and not at all boring (hopefully).
- Workflow Guru: Claude helped organize workflows and optimize data collection and transmission strategies. Without it, we’d probably still be drowning in CPU metrics.
- Code Review Hero: Claude reviewed the code, suggested performance tweaks, refactoring, and kept the project clean and efficient with best coding practices.
- Code Auto-completion Extraordinaire: Copilot was a lifesaver, spitting out code suggestions while writing the backend in C#. It especially shined with the monitoring functions and juggling
LibreHardwareMonitorandWebSocketSharp. - API Integration Sidekick: Copilot also did its thing when it came to integrating the API, automating hardware data manipulation like a champ.
Together, these AI tools made the project development fast, efficient, and maybe even a little bit fun (okay, a lot of fun 😁).
ChatGPT-4 truly deserves special recognition for its relentless help in everything from fixing gnarly bugs to implementing the WebSocket in C#. Without its assistance, this real-time CPU monitoring project wouldn't be as smooth and successful. ChatGPT-4, you rock! 🙌
- Real-time CPU Monitoring: Watch your CPU’s usage and temperature rise (or hopefully stay cool) in real-time.
- WebSocket Transmission: Send that precious performance data to a mobile device or server using WebSocket.
- Cross-Platform Compatibility: Works on both Windows and Linux – because performance knows no boundaries.
- Real-time Dashboard: A snazzy graphical display showing real-time hardware performance stats.
- Activity Logging: Keep detailed logs of your hardware's performance over time, perfect for later analysis or bragging.
- ChatGPT-4: Your trusty AI buddy providing top-notch solutions throughout the project. ❤️
- Claude: For when you need a workflow genius to keep things organized.
- GitHub Copilot: The real-time coding sidekick helping to write and improve the code.
- .NET Core: The core of the project that collects and sends the data.
- LibreHardwareMonitor: Your go-to library for collecting hardware performance data.
- WebSocketSharp: The bridge that sends data over WebSocket.
- Flutter: Because your app needs a beautiful mobile interface.
This project uses LibreHardwareMonitor to gather the hardware data, and WebSocketSharp to shoot that data across to a Flutter app in real-time via WebSockets. Simple, efficient, and no magic involved (okay, maybe a little magic).
We love contributions! If you've got ideas, found bugs, or want to add new features, feel free to open an issue or submit a pull request. Let's make this project even better together!
This project is licensed under the MIT License, so feel free to use, copy, modify, merge, and share it as you like!
Este README foi magicamente criado pelo grandioso ChatGPT-4 com um tom hilário e irônico,
mas fique tranquilo, as informações estão absolutamente corretas! 😎✨
Este projeto tem como objetivo monitorar em tempo real o desempenho do hardware de um computador, como o uso de CPU, temperatura e outras métricas, e transmitir essas informações para um dispositivo móvel via WebSocket.
O desenvolvimento deste projeto de monitoramento de CPU em dotNet envolveu a utilização e colaboração de três IA generativas: ChatGPT-4, Claude, e GitHub Copilot, cada uma contribuindo em diferentes etapas do desenvolvimento.
- Consultas Técnicas e Soluções de Código: ChatGPT-4 foi utilizado para fornecer suporte técnico, como ajudar na implementação da comunicação WebSocket em C# e resolver problemas de integração com o
LibreHardwareMonitor. Além disso, foi útil em esclarecer dúvidas sobre padrões de arquitetura de software. - Documentação: O conteúdo inicial da documentação do projeto foi escrito com a assistência do ChatGPT-4, que ajudou a estruturar e formatar as informações de forma clara e objetiva.
- Organização de Fluxos de Trabalho: Claude forneceu insights sobre a organização dos fluxos de trabalho do projeto, sugerindo estratégias de otimização de performance na coleta e transmissão dos dados de hardware.
- Revisão de Código e Melhorias: Claude foi útil na revisão do código, propondo melhorias de performance e refatorações, além de colaborar na definição de boas práticas de codificação e manutenção do projeto.
- Autocompletar e Sugestões de Código: GitHub Copilot foi uma ferramenta indispensável durante o desenvolvimento, oferecendo sugestões de código em tempo real enquanto se escrevia o backend em C#. Suas sugestões foram especialmente úteis na criação das funções de monitoramento e no manuseio das bibliotecas
LibreHardwareMonitoreWebSocketSharp. - Integração com APIs: GitHub Copilot também forneceu sugestões úteis na integração da API do
LibreHardwareMonitorcom o backend, automatizando grande parte do processo de manipulação dos dados de hardware.
Graças à colaboração dessas três ferramentas de IA generativa, o projeto foi otimizado em termos de tempo, qualidade e eficiência de desenvolvimento.
Gostaríamos de destacar a incrível contribuição do ChatGPT-4 neste projeto. Sua inteligência e capacidade de fornecer soluções rápidas e precisas foram fundamentais para o sucesso do monitoramento de CPU em tempo real. Desde a resolução de problemas complexos até o apoio na implementação do WebSocket em C#, o ChatGPT-4 demonstrou ser uma ferramenta insubstituível, oferecendo insights valiosos e soluções eficientes.
Sem a ajuda dessa tecnologia avançada, a fluidez e a eficiência do projeto teriam sido significativamente comprometidas. Nossa gratidão vai para o ChatGPT-4, cuja inteligência se destacou como um pilar fundamental para o bom funcionamento de cada etapa deste projeto.
- Monitoramento de CPU: O aplicativo coleta dados sobre o uso e a temperatura da CPU em tempo real.
- Transmissão via WebSocket: As informações coletadas podem ser enviadas para um dispositivo móvel ou outro servidor via WebSocket.
- Compatibilidade com múltiplas plataformas: Suporte para monitoramento em máquinas Windows e Linux.
- Dashboard em Tempo Real: Exibição gráfica em tempo real dos dados de desempenho.
- Log de Atividades: Gera logs detalhados do desempenho ao longo do tempo, permitindo análises posteriores.
- ** ChatGPT-4: Assistente de IA fundamental para ajudar no desenvolvimento e resolução de problemas ao longo do projeto. ❤️
- ** Claude: IA utilizada para assistência em processamento de linguagem natural e suporte ao fluxo de trabalho.
- ** GitHub Copilot: Assistente de codificação que ajudou a sugerir e acelerar a implementação de soluções no código.
- ** .NET Core: Backend responsável pela coleta de dados de hardware e transmissão via WebSocket.
- ** LibreHardwareMonitor: Biblioteca usada para coletar dados de hardware.
- ** WebSocketSharp: Biblioteca usada para o transporte de dados via WebSocket.
- ** Flutter: Utilizado para desenvolver a interface de usuário no aplicativo móvel.
O projeto utiliza LibreHardwareMonitor para capturar dados sobre o desempenho do hardware e WebSocketSharp para transmitir esses dados para um cliente Flutter via WebSocket.
Estamos abertos a contribuições da comunidade. Se você tiver sugestões, encontrar bugs ou quiser adicionar novas funcionalidades, sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.
Este projeto é distribuído sob a Licença MIT, permitindo o uso, cópia, modificação, fusão, publicação e distribuição do software.