coderamp-labs/gitingest

解決的問題

由於儲存庫分散在許多檔案和目錄中，為 LLM 提供完整的程式碼庫上下文通常很困難。Gitingest 透過將 Git 儲存庫或本地目錄整合為單個、對提示詞友好的文本摘要，使其可以輕鬆貼上到 AI 模型中，從而簡化了這一過程。

工作原理

該工具分析 Git 儲存庫（透過 URL）或本地目錄並提取相關程式碼。然後將其內容格式化為結構化文本轉儲，包括目錄樹以及 Token 計數和總大小等統計資訊。它可以作為 Web 服務 (gitingest.com)、CLI 工具、Python 套件或瀏覽器擴充功能使用。

適用對象

希望將整個程式碼庫或特定子目錄輸入 LLM 進行分析、除錯或功能實作，而無需手動複製貼上多個檔案的開發人員。

亮點

• 多種介面：提供網站、CLI、Python 函式庫以及 Chrome、Firefox 和 Edge 的瀏覽器擴充功能。
• 智慧格式化：專門針對 LLM 提示詞消耗進行了優化。
• 上下文統計：使用 tiktoken 提供檔案/目錄結構和 Token 計數。
• 靈活的攝取：透過 GitHub Personal Access Token 支援私有儲存庫，並可以包含子模組或 git-ignored 檔案。
• 可自託管：可以透過 Docker 或 Docker Compose 進行部署，並支援 S3 相容儲存。