abinthomasonline/repo2txt

解決的問題

透過將軟體倉儲轉換為適合提示的單一純文字格式，簡化向大型語言模型（LLMs）提供整個程式碼庫的流程。這消除了在尋求 AI 協助開發時，手動複製與貼上多個檔案的繁瑣工作。

作法

此工具完全在瀏覽器中運行，以確保隱私安全。可透過 GitHub（含使用權杖的私人倉儲）、GitLab、Azure DevOps，或透過上傳本地資料夾與 ZIP 檔案來連接倉儲。使用者可依副檔名過濾檔案、尊重 .gitignore 模式，或手動選擇資料夾。工具隨後聚合所選程式碼，使用 gpt-tokenizer 計算 token 數量，並產生可複製或下載的純文字輸出。

適用對象

專為使用 LLM 分析、重構或文件化現有程式碼庫的 AI 開發人員與軟體工程師設計。

主要亮點

• 隱私優先：100% 在瀏覽器端處理；程式碼永遠不會離開使用者的裝置。
• 多來源支援：支援 GitHub、GitLab、Azure DevOps、本地資料夾與 ZIP 上傳。
• 智慧過濾：支援 .gitignore，副檔名過濾，並提供可視化檔案樹以精準挑選檔案。
• 高效能：使用虛擬捲動與 Web Workers，有效處理超過 10,000 個檔案的倉儲。
• LLM 就緒：內建即時 GPT token 計數器，協助使用者維持在模型上下文限制內。