Repolode
Предложить
coderamp-labs

coderamp-labs/gitingest

Преобразует Git-репозиторий или локальную папку в единый текстовый дайджест, удобный для передачи LLM.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
15,961
Форки
1,192
Открытые issues
22
Последний коммит
3 дня назад

Что это?

Gitingest преобразует Git-репозиторий, его подкаталог или локальную папку в один текстовый файл: в нём описывается дерево каталогов и объединяется содержимое файлов. Формат вывода подходит для вставки в промпты LLM, поэтому разработчики могут передать модели контекст кодовой базы, не копируя файлы вручную. Чтобы получить дайджест напрямую, замените «hub» на «ingest» в любом URL GitHub.

Инструмент доступен как CLI-команда, Python-пакет с синхронными и асинхронными функциями, веб-приложение и расширения для браузеров. Он показывает структуру файлов и каталогов, размер вывода и количество токенов. По умолчанию файлы, указанные в .gitignore, пропускаются; для доступа к приватным репозиториям можно передать персональный токен GitHub.

Для самостоятельного размещения в проект входят Dockerfile и конфигурация Docker Compose. Также можно включить метрики Prometheus, отслеживание ошибок через Sentry и хранилище, совместимое с S3; настройки задаются через переменные окружения.

Ключевые возможности

  • 01Создаёт текстовый дайджест по URL Git-репозитория или локальной папке.
  • 02Показывает структуру файлов и каталогов, размер вывода и количество токенов.
  • 03По умолчанию пропускает файлы из .gitignore; их можно включить.
  • 04Поддерживает приватные репозитории через персональный токен GitHub.
  • 05Предлагает CLI, Python-пакет и асинхронный API, совместимый с Jupyter.

Сценарии использования

  • Вставить кодовую базу в чат с LLM и задавать вопросы о ней.
  • Передать AI-ассистенту для написания кода контекст определённого подкаталога репозитория.
  • Оценить количество токенов в проекте перед отправкой модели.
  • Самостоятельно развернуть веб-инструмент для создания дайджестов репозиториев.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите gitingest с помощью pip

    pip install gitingest
  2. 2

    Запустите CLI для репозитория GitHub

    gitingest https://github.com/coderamp-labs/gitingest

Что важно знать

  • Для приватных репозиториев требуется GitHub Personal Access Token.

Темы

#llm#code-context#prompt-engineering#cli#python#developer-tool#ai#code#ingestion

Частые вопросы

Что такое gitingest?
Преобразует Git-репозиторий или локальную папку в единый текстовый дайджест, удобный для передачи LLM. Gitingest преобразует Git-репозиторий, его подкаталог или локальную папку в один текстовый файл: в нём описывается дерево каталогов и объединяется содержимое файлов. Формат вывода подходит для вставки в промпты LLM, поэтому разработчики могут передать модели контекст кодовой базы, не копируя файлы вручную. Чтобы получить дайджест напрямую, замените «hub» на «ingest» в любом URL GitHub.
gitingest можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
gitingest распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
gitingest всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в gitingest — 17 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать gitingest?
Вставить кодовую базу в чат с LLM и задавать вопросы о ней. Передать AI-ассистенту для написания кода контекст определённого подкаталога репозитория. Оценить количество токенов в проекте перед отправкой модели. Самостоятельно развернуть веб-инструмент для создания дайджестов репозиториев.
Как установить gitingest?
Установите gitingest с помощью pip: pip install gitingest Запустите CLI для репозитория GitHub: gitingest https://github.com/coderamp-labs/gitingest
Где скачать gitingest?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/coderamp-labs/gitingest

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Significant-Gravitas / AutoGPT

AutoGPT — платформа с открытым исходным кодом для создания, запуска и планирования AI-агентов, выполняющих многоэтапные рабочие процессы по текстовому описанию или с помощью визуального конструктора.

ИИ и машинное обучение#ai-agents#llm#workflow-automation
187,7 тыс.45,9 тыс.PythonOtherОбновлён вчера