code2prompt: забудьте о ручном копипасте кода в LLM! Этот инструмент сделает все сам 🤖✂️

Если вы регулярно "скармливаете" фрагменты кода или целые проекты большим языковым моделям (LLM) для анализа, рефакторинга, генерации документации или просто чтобы "понять, что здесь происходит", то вы знаете, какая это мука. Выделить нужные файлы, отфильтровать мусор, правильно отформатировать, следить за лимитом токенов... Рутина, отнимающая время и силы. code2prompt, open-source инструмент, который обещает автоматизировать этот процесс и превратить вашу кодовую базу в идеально структурированный промпт для LLM.

Что такое code2prompt и зачем он нужен?

code2prompt – это утилита, написанная на Rust (что намекает на скорость), но с удобным Python SDK. Ее основная задача – "переварить" вашу кодовую базу и подготовить из нее качественный контекст для языковой модели. Вместо того чтобы вручную копировать куски кода, code2prompt делает это системно и интеллектуально.

Ключевые возможности, которые делают его интересным:

• 🌳 Анализ структуры проекта: Инструмент обходит директории, строит дерево файлов и собирает метаинформацию о каждом из них.
• 🗑️ Умная фильтрация: Вы можете гибко настраивать, какие файлы включать или исключать, используя glob-паттерны. Важно, что code2prompt учитывает правила из вашего .gitignore – то, что часто забываешь сделать вручную.
• 📝 Гибкие шаблоны промптов: С помощью Handlebars-шаблонов можно кастомизировать итоговый промпт под конкретную задачу или модель. В документации есть готовые примеры для разных сценариев.
• 📊 Отслеживание токенов: Утилита помогает следить за размером генерируемого промпта, чтобы не превысить контекстное окно вашей LLM.
• 🔄 Интеграция с Git: code2prompt может включать в промпт информацию из вашего Git-репозитория, такую как diff между коммитами, логи или сравнение веток. Это может быть бесценно для анализа изменений или поиска причин багов.
• 📋 Удобство для разработчика: Готовый промпт автоматически копируется в буфер обмена. Поддерживается нумерация строк и различные опции организации файлов в промпте.

Как это можно использовать?

Проект предлагает несколько способов взаимодействия:

1. 💻 CLI (Command Line Interface): Основной способ для "человеческого" использования. Вы запускаете code2prompt из командной строки, указываете путь к проекту и параметры, а он генерирует промпт.
• Установка: cargo install code2prompt (если у вас есть Rust/Cargo) или brew install code2prompt (для macOS).
2. 🐍 Python SDK (code2prompt-rs): Идеально для интеграции в ваши Python-скрипты, AI-агентов или системы автоматизации. Позволяет программно взаимодействовать с ядром библиотеки.
• Установка: pip install code2prompt-rs.
3. 🌐 MCP (Model Context Protocol) Server: code2prompt можно запустить как локальный сервис. Это открывает интересные возможности для "прокачки" LLM, предоставляя им инструмент для автоматического сбора структурированного контекста из вашей кодовой базы "на лету".

Помимо cargo и brew, бинарные сборки для разных ОС доступны на странице релизов проекта на GitHub. Если вы предпочитаете собирать из исходников, потребуется Git, Rust и Cargo.

Почему это может быть полезно?

В эпоху "промпт-инжиниринга" качество входных данных для LLM напрямую влияет на качество результата. code2prompt решает несколько важных проблем:

• Полнота контекста: Часто мы забываем включить важные, но неочевидные на первый взгляд, части кода.
• Избыточность: Или наоборот, копируем слишком много ненужного, "зашумляя" промпт.
• Структура и форматирование: LLM лучше понимают хорошо структурированный и отформатированный код.
• Экономия времени: Просто автоматизирует нудную работу.

Конечно, это не волшебная палочка, и понимание того, какой именно контекст нужен модели для конкретной задачи, все равно остается за вами. Но code2prompt предоставляет мощный инструмент, чтобы этот контекст собрать и представить в наилучшем виде.