開発者は、大規模なコードベースをLLMに分析させる際に、手動でファイルを選択したり、トークン数を計算したり、ディレクトリ構造を整理したりするという煩雑なプロセスに直面しています。code2promptは、この問題を解決するためのCLIツールであり、コードベース全体を自動的に単一のLLMプロンプトに変換します。これには、ソースコードツリー、プロンプトテンプレート、トークンカウントが含まれます。このツールは、AI支援のコーディング、コードレビュー、バグ検出を行う開発者やチームに特に適しており、準備段階を大幅に短縮することができます。
自動生成ソースコードツリーと完全なコードベースプロンプト
code2promptの核心的な価値は、ワンクリックでコードベース全体をスキャンし、ディレクトリ構造とファイル内容を含む単一のプロンプトを生成することにあります。このプロセスは、すべてのファイルパスと内容を列挙するだけでなく、.gitやnode_modulesなどの無関係なディレクトリをスマートにフィルタリングし、プロンプトが長すぎたり無駄な情報が氾濫するのを防ぎます。開発者は、ルートディレクトリを指定するだけで、LLMが読みやすい形式の出力を得ることができ、ChatGPTやClaudeなどのモデルに直接コピー＆ペーストするのに適しています。
手動で組み立てるのに比べて、この自動化は特に中規模から大規模プロジェクトにおいてエラー率を大幅に低下させます。ツールにはトークンカウント機能が内蔵されており、総トークン数をリアルタイムで表示し、ユーザーがLLMの入力制限を予測し、オーバーランを避けるのに役立ちます。
多様なプロンプトテンプレートでLLM入力形式をカスタマイズ
このツールは柔軟なプロンプトテンプレートシステムを提供しており、ユーザーは出力形式をカスタマイズできます。たとえば、特定のファイルタイプを強調したり、「このコードベースの構造を分析する」や「潜在的なバグを見つける」といったカスタムコマンドを追加したりできます。この設計により、code2promptは単なる変換ツールではなく、LLMとのインタラクションの橋渡しを行い、さまざまなタスクに応じてプロンプト構造を調整できます。
たとえば、Pythonファイルを優先的に表示するようにテンプレートを設定したり、テストフォルダを除外したりして、プロンプトがコアロジックに正確に焦点を合わせることができます。このようなカスタマイズ機能は、同類のツールの中では比較的少なく、特に特定のAIワークフローを持つ開発者に適しています。
クロスプラットフォームインストール：Cargo、Homebrew、pipサポート
code2promptはさまざまなインストール方法をサポートしており、RustユーザーはCargo installを使用し、macOSユーザーはHomebrew brew installを通じて、Python開発者はpipを使用してSDKをインストールできます。これらのオプションは異なるエコシステムをカバーしており、RustファンであってもPython愛好者であっても、すぐに使い始めることができます。
さらに、GitHubはバイナリリリースとソースビルドのオプションを提供しており、Dockerやカスタム環境に適しています。インストール後、CLIコマンドはcode2prompt /path/to/projectのようにシンプルで、数秒以内にプロンプトを生成します。
リアルタイムトークンカウントでLLMプロンプトの長さを最適化
LLMプロンプトの長さは一般的なボトルネックであり、code2promptには精密なトークンカウンターが内蔵されており、ターゲットモデル（例えばGPT-4）のトークナイザーをシミュレートし、総長と推定コストを表示します。ユーザーは、フラグのように–max-tokensを使用して自動的にトリミングし、出力が無料または有料モデルの制限に適合するようにすることができます。
この機能は特に反復テスト時に便利で、フィルタ条件を段階的に調整し、トークンの変化を監視し、内容と長さの完璧なバランスを見つけることができます。全体として、code2promptはコードベースをLLMプロンプトに変換するプロセスを数時間から数分に短縮します。
製品名：code2prompt
公式ウェブサイト：https://github.com/mufeedvh/code2prompt