目的 🎯
code2prompt
的诞生是为了帮助开发者和 AI 代理更有效地与代码库交互。
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code2prompt
的诞生是为了帮助开发者和 AI 代理更有效地与代码库交互。
大型语言模型(LLMs)已经革新了我们与代码交互的方式。然而,它们在代码生成方面仍然面临着重大挑战:
这就是 code2prompt
的用武之地。
我们相信,通过脚手架技术,规划和推理可以由人类或 AI 代理实现。这些代理需要收集 高质量的上下文,即针对特定任务过滤、结构化和格式化后的代码库。
经验法则是:
这在实践中很难实现,尤其是对于大型代码库。然而,code2prompt
是一个简单的工具,可以帮助开发者和 AI 代理更有效地消化代码库。
它自动遍历代码库,过滤文件,并将它们格式化为 LLMs 可以理解的结构化提示。这样,它有助于减轻规划、推理和幻觉的挑战。
您可以在以下部分了解 code2prompt
如何设计以应对这些挑战。
code2prompt
以模块化方式设计,便于与各种工作流集成。它可以用作核心库、命令行接口(CLI)、软件开发工具包(SDK)或模型上下文协议(MCP)服务器。
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是一个代码消化工具,简化了为代码分析、生成和其他任务创建 LLM 提示的过程。它通过遍历目录、构建树结构和收集每个文件的信息来工作。核心库可以轻松集成到其他应用程序中。
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命令行接口(CLI)旨在让人类直接从代码库生成提示。生成的提示会自动复制到剪贴板,也可以保存到输出文件。此外,您可以使用 Handlebars 模板自定义提示生成。查看文档中提供的提示!
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软件开发工具包(SDK)为核心库提供了 Python 绑定。这对于希望与代码库无缝交互的 AI 代理或自动化脚本来说是完美的。SDK 托管在 Pypi 上,可以通过 pip 安装。
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也可用作模型上下文协议(MCP)服务器,允许您将其作为本地服务运行。这通过为 LLMs 提供一个工具,使其能够自动收集代码库的良好结构化的上下文,从而增强了 LLMs 的能力。
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