coderamp-labs/gitingest

解决的问题

由于仓库分布在许多文件和目录中，为 LLM 提供完整的代码库上下文通常很困难。Gitingest 通过将 Git 仓库或本地目录整合为单个、对提示词友好的文本摘要，使其可以轻松粘贴到 AI 模型中，从而简化了这一过程。

工作原理

该工具分析 Git 仓库（通过 URL）或本地目录并提取相关代码。然后将其内容格式化为结构化文本转储，包括目录树以及 Token 计数和总大小等统计信息。它可以作为 Web 服务 (gitingest.com)、CLI 工具、Python 包或浏览器扩展程序使用。

适用对象

希望将整个代码库或特定子目录输入 LLM 进行分析、调试或功能实现，而无需手动复制粘贴多个文件的开发人员。

亮点

• 多种界面：提供网站、CLI、Python 库以及 Chrome、Firefox 和 Edge 的浏览器扩展程序。
• 智能格式化：专门针对 LLM 提示词消耗进行了优化。
• 上下文统计：使用 tiktoken 提供文件/目录结构和 Token 计数。
• 灵活的摄取：通过 GitHub Personal Access Token 支持私有仓库，并可以包含子模块或 git-ignored 文件。
• 可自托管：可以通过 Docker 或 Docker Compose 进行部署，并支持 S3 兼容存储。