Code2Prompt: 将代码库转化为AI友好的提示工具

Code2Prompt: 智能代码分析的得力助手

在人工智能和机器学习快速发展的今天，开发者们越来越多地借助大型语言模型(LLMs)来提高工作效率。然而，如何有效地向这些AI模型传递复杂的代码库信息，一直是一个挑战。Code2Prompt应运而生，它是一款创新的命令行工具，旨在解决这一难题，为开发者和AI模型之间搭建一座智能的桥梁。

什么是Code2Prompt?

Code2Prompt是一个强大的命令行工具(CLI)，它能够将整个代码库转换成一个结构化的、AI友好的提示。这个工具的核心功能包括生成源代码树结构、支持提示模板定制，以及进行令牌计数。它的设计初衷是为了充分利用像Claude 3.0这样拥有20万令牌上下文窗口的大型语言模型，使得开发者能够更加高效地与AI进行代码相关的交互。

Code2Prompt Screenshot

Code2Prompt的主要特性

全面的代码库分析：Code2Prompt可以遍历整个目录，生成一个包含源代码树结构和所有代码的格式良好的Markdown提示。
灵活的模板系统：使用Handlebars模板，用户可以自定义提示生成过程，以适应不同的使用场景。
智能文件过滤：支持使用glob模式来过滤和排除文件，同时尊重.gitignore规则。
令牌计数：显示生成提示的令牌数量，帮助用户控制提示的长度，以适应不同AI模型的限制。
Git集成：可选择性地在生成的提示中包含Git差异输出（针对已暂存的文件）。
便捷的输出选项：自动将生成的提示复制到剪贴板，或保存到输出文件中。
代码美化：可以为源代码块添加行号，提高可读性。

如何安装Code2Prompt?

Code2Prompt的安装非常简单，支持多种方式：

使用Cargo安装（推荐）：
```
cargo install code2prompt
```

从GitHub仓库克隆并编译：

git clone https://github.com/mufeedvh/code2prompt.git
cd code2prompt/
cargo build --release

下载预编译的二进制文件：访问GitHub Releases页面，下载适合你操作系统的最新版本。

Code2Prompt的实际应用

Code2Prompt的应用场景非常广泛，以下是几个典型的使用案例：

代码重写：将整个项目的代码提供给AI，要求其将代码重写为另一种编程语言。
安全审计：生成包含整个代码库的提示，让AI模型查找潜在的安全漏洞和bug。
代码文档生成：利用AI分析代码结构和功能，自动生成高质量的代码文档。
性能优化：让AI分析代码并提供性能优化建议。
新功能实现：基于现有代码库，要求AI提供新功能的实现方案。

深入了解Code2Prompt的工作原理

Code2Prompt的核心功能是将复杂的代码库转换为结构化的提示。它的工作流程大致如下：

遍历代码库：工具会递归地遍历指定的目录，收集所有相关的源代码文件。
构建源代码树：基于收集到的文件，Code2Prompt会生成一个清晰的源代码树结构，帮助AI理解项目的整体架构。
应用模板：用户可以使用预定义的模板或自定义Handlebars模板来格式化输出。这允许用户根据特定需求定制提示的结构和内容。
令牌计数：使用tiktoken-rs库实现令牌化，支持多种编码方式，如cl100k_base（用于ChatGPT模型）、p50k_base（用于代码模型）等。
生成输出：最终，Code2Prompt会生成一个格式化的Markdown文档，包含源代码树、文件内容和其他相关信息。

自定义模板：释放Code2Prompt的全部潜力

Code2Prompt的一大亮点是其灵活的模板系统。通过自定义模板，用户可以精确控制生成的提示内容和格式。以下是几个预定义模板的示例：

document-the-code.hbs：用于生成代码文档的提示。
find-security-vulnerabilities.hbs：专门用于安全审计的模板。
clean-up-code.hbs：用于代码清理和改进的模板。
fix-bugs.hbs：针对bug修复的专用模板。

使用自定义模板非常简单，只需在运行Code2Prompt时使用-t参数指定模板文件路径即可：

code2prompt path/to/codebase -t templates/document-the-code.hbs

与其他工具的集成

Code2Prompt不仅可以独立使用，还可以与其他工具无缝集成，进一步扩展其功能：

与LLM CLI工具集成： Code2Prompt可以与Simon Willison的llmCLI工具集成，实现更强大的代码分析功能：
```
code2prompt --path /path/to/your/project | llm "分析这个代码库并提供关于其结构和潜在改进的见解"
```

GitHub Actions集成：通过在GitHub Actions工作流中使用Code2Prompt，可以实现自动化的代码分析和文档生成：

name: Code Analysis
on: [push]
jobs:
  analyze-code:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: '3.x'
    - name: Install dependencies
      run: |
        pip install code2prompt llm
    - name: Analyze codebase
      run: |
        code2prompt --path . | llm "执行全面的代码库分析。识别需要改进的地方，潜在的bug，并提出优化建议。" > analysis.md
    - name: Upload analysis
      uses: actions/upload-artifact@v2
      with:
        name: code-analysis
        path: analysis.md