Repolode
mufeedvh

mufeedvh/code2prompt

Rust CLI, который собирает кодовую базу в единый промпт для LLM с деревом исходников, шаблонами Handlebars и оценкой числа токенов.

Звёзды
7,752
Форки
458
Открытые issues
19
Последний коммит
вчера

Что это?

Code2Prompt преобразует каталог проекта в один структурированный промпт, который можно вставить в ChatGPT, Claude или другую LLM либо передать агенту. В результат входят дерево исходников и содержимое выбранных файлов, поэтому модель получает контекст проекта без копирования вручную.

Файлы выбираются с помощью шаблонов glob для включения и исключения и фильтруются с учётом правил .gitignore. Промпты формируются по шаблонам Handlebars; инструмент также может добавлять git diff, логи и сравнения веток. Кроме того, он упрощённо обрабатывает некоторые форматы, не относящиеся к исходному коду, например CSV, Jupyter notebooks и JSONL.

Проект включает базовую библиотеку на Rust, CLI с интерактивным TUI, Python SDK, опубликованный на PyPI, и MCP server для локальных приложений-агентов. Число токенов оценивается отдельно для каждого файла, а не путём повторной токенизации всего сформированного промпта.

Ключевые возможности

  • 01Собирает дерево исходников и содержимое файлов в единый промпт.
  • 02Фильтрует файлы по шаблонам glob и учитывает .gitignore.
  • 03Позволяет настраивать вывод с помощью шаблонов Handlebars.
  • 04Оценивает число токенов для каждого файла; при необходимости добавляет номера строк.
  • 05Добавляет git diff, логи и сравнения веток.
  • 06Доступен в виде CLI, Python SDK и MCP server.

Сценарии использования

  • Передавать контекст проекта в чат с LLM для проверки кода или отладки.
  • Передавать репозиторий AI-агенту через Python SDK или MCP server.
  • Делиться с моделью только нужными файлами и недавними изменениями.
  • Оценивать, сколько токенов займёт кодовая база перед отправкой.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите CLI с помощью Cargo

    cargo install code2prompt
  2. 2

    Или установите с помощью Homebrew

    brew install code2prompt
  3. 3

    Создайте промпт на основе текущего каталога

    code2prompt .
  4. 4

    Сохраните промпт в файл

    code2prompt path/to/project --output-file prompt.txt

Что важно знать

  • Для установки через Cargo или сборки из исходного кода требуется тулчейн Rust.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое code2prompt?
Rust CLI, который собирает кодовую базу в единый промпт для LLM с деревом исходников, шаблонами Handlebars и оценкой числа токенов. Code2Prompt преобразует каталог проекта в один структурированный промпт, который можно вставить в ChatGPT, Claude или другую LLM либо передать агенту. В результат входят дерево исходников и содержимое выбранных файлов, поэтому модель получает контекст проекта без копирования вручную.
code2prompt можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
code2prompt распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
code2prompt всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в code2prompt — 6 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать code2prompt?
Передавать контекст проекта в чат с LLM для проверки кода или отладки. Передавать репозиторий AI-агенту через Python SDK или MCP server. Делиться с моделью только нужными файлами и недавними изменениями. Оценивать, сколько токенов займёт кодовая база перед отправкой.
Как установить code2prompt?
Установите CLI с помощью Cargo: cargo install code2prompt Или установите с помощью Homebrew: brew install code2prompt Создайте промпт на основе текущего каталога: code2prompt . Сохраните промпт в файл: code2prompt path/to/project --output-file prompt.txt
Где скачать code2prompt?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/mufeedvh/code2prompt

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

Похожие проекты

LangGPT — структурированный и переиспользуемый фреймворк для проектирования промптов для LLM с шаблоном из разделов Role, Profile, Goal, Skills, Rules и Workflow.

12,7 тыс.+20 за неделю952Jupyter NotebookApache-2.0Обновлён 2 месяца назад