mufeedvh/code2prompt

해결하는 문제

대규모 언어 모델(LLM)에 컨텍스트를 제공할 때 여러 파일을 복사하고 포맷팅하는 번거로운 수동 작업을 제거합니다. 로컬 코드베이스를 자동으로 수집하고 단일 LLM 준비 프롬프트로 구조화함으로써 '컨텍스트 엔지니어링' 문제를 해결합니다.

작동 방식

Rust로 구축되어 고성능을 자랑하며, .gitignore 규칙을 준수하면서 디렉토리를 탐색하고 파일을 읽습니다. Handlebars 템플릿을 사용하여 수집된 코드와 메타데이터를 구조화된 프롬프트로 포맷팅합니다. 빠른 사용을 위한 CLI, 대화형 설정을 위한 TUI, 에이전트나 RAG 파이프라인 통합을 위한 Python SDK, 에이전트 애플리케이션이 로컬 코드베이스에 효율적으로 접근할 수 있도록 하는 MCP 서버 등 다양한 인터페이스를 제공합니다.

대상 사용자

AI 채팅 인터페이스(예: ChatGPT)에 수동으로 코드 컨텍스트를 제공하는 개발자, AI 에이전트를 구축하는 개발자, 그리고 코드베이스 수집이 필요한 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 구현하는 엔지니어를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 스마트 필터링: glob 패턴을 지원하며 .gitignore 설정을 자동으로 준수합니다.
• Git 통합: 생성된 프롬프트에 Git diff, 로그, 브랜치 비교를 포함할 수 있습니다.
• 토큰 추정: 파일별 토큰 수를 병렬로 계산하여 프롬프트 크기를 추정합니다.
• 유연한 출력: stdout 출력, 파일 저장, 클립보드 직접 복사를 지원합니다.
• 다국어 지원: CSV, Notebooks, JSONL과 같은 형식에 대한 특수 읽기 기능을 포함합니다.