Una herramienta CLI que reúne un código base en un solo archivo Markdown para subirlo a Claude Projects o a GPTs personalizados.
68257TypeScriptMITActualizado hace 23 días
mufeedvh/code2prompt
CLI en Rust que reúne un codebase en un solo prompt para LLMs, con árbol de archivos, plantillas Handlebars y estimaciones de tokens.
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¿Qué es?
Code2Prompt convierte el directorio de un proyecto en un único prompt estructurado que puedes pegar en ChatGPT, Claude u otro LLM, o pasar a un agente. El resultado incluye un árbol de archivos y el contenido de los archivos seleccionados, de modo que el modelo recibe el contexto necesario sin tener que copiarlo manualmente.
Los archivos se seleccionan con patrones glob de inclusión y exclusión, y se filtran según las reglas de .gitignore. Los prompts se generan mediante plantillas Handlebars, y la herramienta puede añadir diffs de git, logs y comparaciones entre ramas. También lee algunos formatos que no son de código, como CSV, Jupyter notebooks y JSONL, en una versión simplificada.
El proyecto ofrece una biblioteca principal en Rust, una herramienta de línea de comandos con una TUI interactiva, un SDK de Python publicado en PyPI y un servidor MCP para aplicaciones de agentes locales. Los recuentos de tokens se estiman por archivo, en lugar de volver a tokenizar el prompt renderizado completo.
Funciones clave
- 01Reúne el árbol de archivos y su contenido en un solo prompt.
- 02Filtra archivos con patrones glob y respeta .gitignore.
- 03Personaliza el resultado con plantillas Handlebars.
- 04Estima los recuentos de tokens por archivo, con números de línea opcionales.
- 05Incluye diffs de git, logs y comparaciones entre ramas.
- 06Disponible como CLI, SDK de Python y servidor MCP.
Casos de uso
- Pegar el contexto de un proyecto en un LLM de chat para revisar o depurar código.
- Proporcionar un repositorio a un agente de IA mediante el SDK de Python o el servidor MCP.
- Compartir con un modelo solo los archivos pertinentes y los diffs recientes.
- Estimar cuántos tokens consumirá un codebase antes de enviarlo.
Inicio rápido
- 1
Instala la CLI con Cargo
cargo install code2prompt - 2
O instálala con Homebrew
brew install code2prompt - 3
Genera un prompt a partir del directorio actual
code2prompt . - 4
Guarda el prompt en un archivo
code2prompt path/to/project --output-file prompt.txt
Antes de usarlo
- Se requiere una cadena de herramientas de Rust si se instala mediante Cargo o se compila desde el código fuente.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es code2prompt?
- CLI en Rust que reúne un codebase en un solo prompt para LLMs, con árbol de archivos, plantillas Handlebars y estimaciones de tokens. Code2Prompt convierte el directorio de un proyecto en un único prompt estructurado que puedes pegar en ChatGPT, Claude u otro LLM, o pasar a un agente. El resultado incluye un árbol de archivos y el contenido de los archivos seleccionados, de modo que el modelo recibe el contexto necesario sin tener que copiarlo manualmente.
- ¿code2prompt es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- code2prompt es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿code2prompt sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de code2prompt fue el 6 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar code2prompt?
- Pegar el contexto de un proyecto en un LLM de chat para revisar o depurar código. Proporcionar un repositorio a un agente de IA mediante el SDK de Python o el servidor MCP. Compartir con un modelo solo los archivos pertinentes y los diffs recientes. Estimar cuántos tokens consumirá un codebase antes de enviarlo.
- ¿Cómo se instala code2prompt?
- Instala la CLI con Cargo: cargo install code2prompt O instálala con Homebrew: brew install code2prompt Genera un prompt a partir del directorio actual: code2prompt . Guarda el prompt en un archivo: code2prompt path/to/project --output-file prompt.txt
- ¿Dónde consigo code2prompt?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/mufeedvh/code2prompt
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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