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解决的问题

AI 智能体在处理大型 OpenAPI 规范时常常遇到困难，因为这些规范可能超出 LLM 上下文限制，或因加载不必要的信息而浪费令牌。此工具将单体 OpenAPI 文件转换为结构化、模块化的格式，使智能体能够按需仅读取所需的特定文档。

工作原理

它接收一个 OpenAPI 规范（来自本地文件或 URL），并将其分解为一组分层的小型、聚焦的 Markdown 文件。此结构按资源、操作和模式组织内容。由于这些文件是标准 Markdown，任何能够读取文件的 AI 智能体都可以通过从概览开始，并根据需要深入特定部分来浏览文档。

适用对象

适用于构建 AI 智能体的开发者，他们希望为其模型提供复杂 API 文档的访问权限，同时不牺牲性能或触及上下文窗口限制。

亮点

• 模块化输出：将庞大的 API 规范拆分为数千个小型、可导航的文件。
• 上下文效率：使智能体能够仅加载相关的 API 操作或模式，而不是整个规范。
• 灵活过滤：允许用户包含或排除特定的标签、路径或已弃用的操作。
• 可定制：通过 Eta 模板支持自定义输出模板，并提供编程 API 以集成到构建管道中。