AspireGoesUnreal
Die Brücke zwischen High-End-Visualisierung und Cloud-Native-Infrastruktur.
Dieses Projekt ist die Antwort auf die Frage, wie man die Skalierbarkeit von .NET Aspire mit der grafischen Tiefe der Unreal Engine verheiratet. Anstatt monolithische Game-Server zu flicken, setzen wir hier auf ein orchestriertes Ökosystem.
Kernstück ist die Integration von OpenTelemetry und Service Discovery direkt in den C++-Kontext der Engine. Es geht nicht nur darum, Daten anzuzeigen, sondern eine verteilte Systemarchitektur zu schaffen, in der das Frontend eine Echtzeit-Simulation ist.
Keine Standard-Middleware, kein Overhead – reines Engineering an der Schnittstelle von Microservices und Game-Development.
GitHub: https://github.com/deepx/AspireGoesUnrealSharpSite
Ein moderner Static Site Generator, der .NET-Entwicklern die volle Kontrolle zurückgibt.
SharpSite entstand aus der Unzufriedenheit mit überladenen SSG-Frameworks. Das Ziel: Ein System, das die Performance von statischen Seiten nutzt, ohne die Flexibilität von C# und Razor opfern zu müssen. Es ist ein Tool von Entwicklern für Entwickler, die Wert auf Typensicherheit und saubere Build-Pipelines legen.
Anstatt sich durch komplexe Konfigurationsdateien zu wühlen, nutzt SharpSite die bekannte .NET-Infrastruktur, um Markdown-Content in hochperformante Webseiten zu transformieren. Der Fokus liegt dabei auf einer strikten Trennung von Logik und Präsentation sowie einer nahtlosen Integration in moderne CI/CD-Workflows.
Maximale Lighthouse-Scores durch minimalen Client-Side-Overhead und optimiertes Asset-Handling.
GitHub: https://github.com/deepx/SharpSiteTaml
The Ancient Markup Language – Eine minimalistische, einrückungsbasierte Datensprache für klare Strukturen.
Taml ist aus dem Bedürfnis entstanden, die Lesbarkeit von YAML mit einer strikteren, weniger fehleranfälligen Syntax zu kombinieren. Es verzichtet auf unnötigen Ballast und konzentriert sich darauf, Daten so darzustellen, dass sie sowohl für Menschen intuitiv erfassbar als auch für Parser effizient zu verarbeiten sind.
Anstatt sich in den "Edge-Cases" komplexer Formate zu verlieren, bietet Taml eine saubere Alternative für Konfigurationsdateien und hierarchische Datenstrukturen. Die Implementierung fokussiert sich auf Vorhersagbarkeit und vermeidet die typischen Fallstricke bei der Typerkennung, die man aus anderen Formaten kennt.
Schlanke Parsing-Logik und ein Fokus auf strukturelle Integrität machen es zur idealen Wahl für Projekte, die Ordnung über Komplexität stellen.
GitHub: https://github.com/deepx/Taml