coderamp-labs/gitingest

해결하는 문제

저장소는 수많은 파일과 디렉토리에 분산되어 있기 때문에 LLM에 코드베이스의 전체 컨텍스트를 제공하는 것은 종종 어렵습니다. Gitingest는 Git 저장소 또는 로컬 디렉토리를 AI 모델에 쉽게 붙여넣을 수 있는 프롬프트 친화적인 단일 텍스트 요약본으로 통합하여 이 과정을 단순화합니다.

작동 방식

이 도구는 Git 저장소(URL를 통해) 또는 로컬 디렉토리를 분석하고 관련 코드를 추출합니다. 그런 다음 디렉토리 트리와 토큰 수 및 총 크기와 같은 통계를 포함하여 구조화된 텍스트 덤프로 콘텐츠를 포맷합니다. 웹 서비스(gitingest.com), CLI 도구, Python 패키지 또는 브라우저 확장 프로그램으로 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

여러 파일을 수동으로 복사하여 붙여넣지 않고도 분석, 디버깅 또는 기능 구현을 위해 전체 코드베이스 또는 특정 하위 디렉토리를 LLM에 입력하고자 하는 개발자.

주요 특징

• 다양한 인터페이스: 웹사이트, CLI, Python 라이브러리 및 Chrome, Firefox, Edge용 브라우저 확장 프로그램으로 제공됩니다.
• 스마트 포맷팅: LLM 프롬프트 소비에 최적화되어 있습니다.
• 컨텍스트 통계: tiktoken을 사용하여 파일/디렉토리 구조 및 토큰 수를 제공합니다.
• 유연한 데이터 수집: GitHub Personal Access Token을 통해 프라이빗 저장소를 지원하며, 서브모듈 또는 git-ignored 파일을 포함할 수 있습니다.
• 셀프 호스팅 가능: Docker 또는 Docker Compose를 통해 배포할 수 있으며 S3 호환 스토리지를 지원합니다.