%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Gitingest
簡介 :
GitIngest是一個工具，它可以將任何Git倉庫轉換成一個適合大型語言模型（LLMs）使用的文本摘要。這個工具的主要優點是它能夠提供易於理解的代碼上下文，優化輸出格式以適應LLM提示，並且提供文件和目錄結構、提取大小和令牌計數等統計信息。GitIngest可以作為一個命令行工具運行，也可以作為一個Python包導入代碼中使用。它對於開發者和研究人員來說是一個強大的工具，因為它可以幫助他們理解和分析代碼庫，特別是在自然語言處理和機器學習領域。
需求人群 :
目標受眾是開發者、數據科學家和研究人員，他們需要理解和分析代碼庫，尤其是在自然語言處理和機器學習領域。GitIngest通過提供易於理解的代碼上下文和優化的輸出格式，幫助他們更有效地與大型語言模型交互。
使用場景
開發者使用GitIngest從GitHub倉庫中提取代碼，以便在本地進行分析。
數據科學家利用GitIngest將代碼庫轉換為文本摘要，用於訓練機器學習模型。
研究人員使用GitIngest來理解開源項目的代碼結構和歷史。
產品特色
- 從Git倉庫URL或目錄獲取文本摘要。
- 優化的輸出格式，適合LLM提示。
- 提供文件和目錄結構、提取大小和令牌計數的統計信息。
- 命令行工具，支持Linux系統。
- 可以作為Python包導入代碼中使用。
- 支持從URL或本地路徑分析代碼庫。
- 默認情況下，摘要會寫入當前工作目錄的文本文件中。
使用教程
1. 安裝GitIngest：在命令行中運行`pip install gitingest`。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M16.2,11.1c.4.5.4,1.2,0,1.8l-4.7,7.1h-3.8l5.3-8L7.6,4h3.8l4.7,7.1Z'/%3e%3c/svg%3e)
2. 使用命令行工具：在終端中輸入`gitingest /path/to/directory`或`gitingest https://github.com/cyclotruc/gitingest`來分析代碼庫。
3. 查看結果：分析完成後，摘要會默認寫入當前工作目錄的`digest.txt`文件中。
4. 作為Python包使用：在Python代碼中導入`gitingest`模塊，並調用`ingest`函數，傳入路徑或URL。
5. 自行部署：通過Docker構建和運行GitIngest的鏡像，訪問`http://localhost:8000`來使用。
6. 貢獻代碼：在GitHub上Fork倉庫，進行修改後提交Pull Request。
精選AI產品推薦
Pseudoeditor
PseudoEditor是一款免費在線偽代碼編輯器。它具有語法高亮、自動完成等功能，幫助您更輕鬆地編寫偽代碼。您還可以使用我們的偽代碼編譯器功能進行測試。無需下載，即可立即使用。
開發與工具
4.5M
Erbuilder
Softbuilder的AI-powered ER diagrams generation是一款基於人工智能技術的數據建模工具，能夠根據自然語言的數據模型描述、用戶故事或需求自動生成ER圖。通過使用OpenAI GPT，它能夠快速生成精美的ER圖，大大提高了數據建模的效率。此外，它還提供數據模型文檔、驗證、探索等功能，可滿足各種數據建模需求。Softbuilder的AI-powered ER diagrams generation適用於各類企業和組織，幫助用戶輕鬆創建和管理數據模型。
開發與工具
4.1M