Code2Prompt-Dokumentation

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code2prompt ist ein leistungsstarkes Code-Ingestion-Tool, das entwickelt wurde, um Prompts für Code-Analyse, -Generierung und andere Aufgaben zu erstellen. Es funktioniert, indem es Verzeichnisse durchläuft, eine Baumstruktur aufbaut und Informationen über jede Datei sammelt.

Es vereinfacht den Prozess der Kombination und Formatierung von Code, wodurch es leicht wird, Code mit LLMs zu analysieren, zu dokumentieren oder zu refactoren.

Sie können code2prompt auf folgende Weise verwenden:

Core

Core-Bibliothek blitzschnell für Code-Ingestion

CLI

Kommandozeilen-Interface speziell für Menschen entwickelt

SDK

Software Development Kit für KI-Agenten und Automatisierungsskripte

MCP

Model Context Protocol-Server für LLMs auf Steroiden

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Hauptfunktionen

• LLM-Prompts generieren: Schnell vollständige Codebasen in strukturierte LLM-Prompts umwandeln.
• Glob-Muster-Filterung: Bestimmte Dateien und Verzeichnisse mithilfe von Glob-Mustern ein- oder ausschließen.
• Benutzerdefinierte Vorlagen: Prompt-Generierung mit Handlebars-Vorlagen anpassen.
• Token-Zählung: Token-Verwendung analysieren und für LLMs mit variierenden Kontextfenstern optimieren.
• Git-Integration: Git-Diffs und Commit-Nachrichten in Prompts für Code-Reviews einschließen.
• Respektiert .gitignore: Dateien, die in .gitignore aufgeführt sind, automatisch ignorieren, um die Prompt-Generierung zu optimieren.

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Warum code2prompt?

1. Zeit sparen:

   • Automatisiert den Prozess der Durchquerung einer Codebasis und der Formatierung von Dateien für LLMs.
   • Vermeidet wiederholtes Kopieren und Einfügen von Code.

2. Produktivität steigern:

   • Bietet ein strukturiertes und konsistentes Format für Code-Analyse.
   • Hilft dabei, Bugs zu identifizieren, Code zu refactoren und Dokumentation schneller zu schreiben.

3. Große Codebasen verarbeiten:

   • Entwickelt, um nahtlos mit großen Codebasen zu arbeiten, unter Berücksichtigung der Kontextlimits von LLMs.

4. Benutzerdefinierte Workflows:

   • Flexible Optionen für die Filterung von Dateien, die Verwendung von Vorlagen und die Generierung gezielter Prompts.

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Beispielanwendungsfälle

• Code-Dokumentation: Automatisch Dokumentation für öffentliche Funktionen, Methoden und Klassen generieren.

• Bug-Erkennung: Potenzielle Bugs und Schwachstellen durch Analyse der Codebasis mit LLMs finden.

• Refactoring: Code vereinfachen und optimieren, indem Prompts für Code-Qualitätsverbesserungen generiert werden.

• Lernen und Erkunden: Neue Codebasen verstehen, indem Zusammenfassungen und detaillierte Aufschlüsselungen generiert werden.

• Git-Commit- und PR-Beschreibungen: Sinnvolle Commit-Nachrichten und Pull-Request-Beschreibungen aus Git-Diffs generieren.

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