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Code2Prompt揭秘：3步自动化AI代码分析，效率提升90%！

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使用 Code2Prompt 将您的代码库转换为 AI 模型的单一提示

您是否曾经手动复制并粘贴代码文件到 AI 聊天中，以获取分析或生成的帮助？这很耗时，对吧？如果有一种方法可以自动化这个过程，将整个代码库拉入一个结构化的提示，供大型语言模型使用呢？这就是 Code2Prompt 的作用。在这篇文章中，我们将逐步介绍 Code2Prompt 是什么、它如何工作，以及设置和运行它的步骤。我会一路上回答常见问题，比如如何安装或自定义提示，这些基于实际使用场景。

让我们从基础开始。Code2Prompt 是一种工具，它将您的代码库转换为单一的、格式良好的提示，供 AI 模型使用。它处理从扫描目录到过滤文件的一切，并集成诸如 git 差异和令牌跟踪等功能。无论您是从事代码分析的开发者，还是构建 AI 代理，这都能为您节省大量手动工作。

Code2Prompt Logo

Code2Prompt 到底是什么，为什么您可能需要它？

想象一下，您正在一个项目上工作，需要 AI 审查您的代码以查找 bug 或建议改进。Code2Prompt 不是逐个选择文件，而是遍历您的目录、构建树结构，并收集每个文件的信息。它将这些转换为模型如 LLM 容易处理的提示。

从实际经验来看，这个工具在代码分析、生成或与 AI 代理集成等场景中表现出色。它有几个组件：核心库用于集成、CLI 用于快速提示生成、SDK 用于 Python 脚本，以及 MCP 服务器用于本地服务。

它具体如何帮助？它自动化代码处理，使用 glob 模式进行智能过滤并尊重 .gitignore 规则，使用 Handlebars 进行灵活模板化，跟踪令牌以适应上下文限制，并拉入 git 细节如日志和差异。不再需要繁琐的格式化——它使用行号和文件组织选项来组织文件，提高可读性。

如果您在想，“这只是另一个代码查看器吗？”不是，它是为 AI 交互而构建的。它将任何大小的代码库处理成可读提示，对依赖 LLM 的开发者来说很实用。

拆解 Code2Prompt 的组件

Code2Prompt 不是单一功能；它有多个层级，满足不同需求。让我们逐一查看。

核心库

在核心中，Code2Prompt 的库是可以集成到其他应用程序中的。它处理目录遍历、树构建和文件信息收集。这使其适用于需要程序化摄取代码的自定义工具。

命令行界面 (CLI)

CLI 是大多数用户开始的地方。它直接从您的代码库生成提示，将其复制到剪贴板，并可选地保存到输出文件。您可以使用 Handlebars 模板自定义提示生成——文档中提供了各种提示示例。

Code2Prompt CLI

软件开发套件 (SDK)

对于 Python 用户，SDK 提供了核心库的绑定。通过 pip 安装，它非常适合需要无缝代码库交互的 AI 代理或自动化脚本。

模型上下文协议 (MCP) 服务器

这作为本地服务运行，允许 LLM 自动访问结构化的代码库上下文。它就像给您的 AI 一个工具，可以按需获取提示。

这些组件协同工作，使代码摄取变得简单。例如，如果您在构建 AI 助手，MCP 服务器可以无需手动干预提供上下文。

Code2Prompt 的关键特性

什么让 Code2Prompt 脱颖而出？这里是主要特性，简单解释：

  • •
    自动代码处理：它扫描您的代码库并格式化为提示，轻松处理大型项目。
  • •
    智能过滤：使用 glob 模式包含或排除文件，并遵守 .gitignore 以避免不必要文件。
  • •
    灵活模板化：Handlebars 允许您为特定任务定制提示，如分析或生成。
  • •
    令牌跟踪：监控使用情况，确保提示符合 LLM 限制，防止截断。
  • •
    Git 集成：包含差异、日志和分支比较，以添加如最近更改的上下文。
  • •
    开发者友好选项：自动剪贴板复制、代码片段行号，以及文件组织工具。

在实践中，这些特性意味着您可以专注于从 AI 获取洞见，而不是准备输入。

如何安装 Code2Prompt：逐步指南

安装因组件而异，但很简单。让我们覆盖主要方式。

CLI 的快速安装

对于命令行工具，您有几个选项。

  1. 使用 Cargo（如果您安装了 Rust）：

    cargo install code2prompt

  2. 使用 Homebrew（在 macOS 上）：

    brew install code2prompt

就这样——您就可以生成提示了。

使用 Pip 安装 SDK

如果您需要 Python 绑定：

pip install code2prompt-rs

这会拉入核心功能，用于脚本。

替代安装方法

对于二进制发布，从 GitHub 发布页面下载适用于您 OS 的最新版本。

从源构建需要 Git、Rust 和 Cargo：

git clone https://github.com/mufeedvh/code2prompt.git
cd code2prompt/
cargo install --path crates/code2prompt

这些方法确保您获得无需额外内容的有效设置。

为 AI 代理设置 MCP 服务器

MCP 服务器非常适合与 Claude Desktop 或 Cursor 等工具集成。以下是设置方法。

首先，先决条件：在 Linux 或 macOS 上安装 Rye 用于依赖管理：

curl -sSf https://rye.astral.sh/get | bash

按照提示将 Rye 添加到您的 PATH。

然后：

  1. 克隆仓库：

    git clone https://github.com/odancona/code2prompt-mcp.git
cd code2prompt-mcp

  2. 安装依赖：

    rye build

    这会创建虚拟环境并从 pyproject.toml 安装包。

  3. 运行服务器。选项包括：

    • •
      激活 venv 并运行： 
      source .venv/bin/activate
python code2prompt_mcp.main
    • •
      或直接使用 Rye： 
      rye run python code2prompt_mcp.main

    在克隆目录中运行此命令。

对于全局访问，为您的 LLM 应用创建配置文件，如这个 JSON：

{
  "mcpServers": {
    "code2prompt": {
      "command": "bash",
      "args": [
        "-c",
        "cd /path/to/code2prompt-mcp && rye run python /path/to/code2prompt-mcp/src/code2prompt_mcp/main.py"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

根据需要替换路径。

验证：

  1. 重启您的 LLM 应用。
  2. 使用如“请使用 Code2Prompt 从 /path/to/project 获取上下文进行 AI 分析。”的命令测试。

在实际场景中使用 Code2Prompt

安装后，如何实际使用？让我们通过示例。

从代码库生成提示

使用 CLI，导航到项目目录并运行 code2prompt。它扫描、生成提示并复制到剪贴板。如果需要，使用输出标志保存。

对于自定义，使用模板——文档中有 Handlebars 示例。

与 AI 集成进行代码库分析

在 AI 聊天中：“您能分析我项目在 /path/to/project 的代码吗？请使用 Code2Prompt MCP 获取上下文。”

这通过服务器拉取结构化信息。

过滤特定文件

只想要 Python 文件，排除 markdown 和 tests 文件夹？命令：“请获取所有 python 文件并移除 markdown 文件和 tests 文件夹，使用 Code2Prompt MCP 获取上下文。”

它即时应用过滤。

常见问题和答案 (FAQ)

我根据用户经验汇总了一些常见问题。

Code2Prompt 是什么以及它如何工作？

Code2Prompt 是一种将代码库转换为 AI 模型提示的工具。它通过扫描目录、过滤文件并使用 git 集成和令牌跟踪等选项格式化内容来工作。

如何在我的机器上安装 Code2Prompt？

对于快速 CLI 安装，使用 cargo install code2prompt 或 brew install code2prompt。对于 SDK，使用 pip install code2prompt-rs。以上有详细信息，包括源或 MCP。

我可以自定义 Code2Prompt 生成的提示吗？

是的，使用 Handlebars 模板。文档中有各种用例的示例，如代码分析。

Code2Prompt 是否尊重 .gitignore 文件？

绝对是的——它使用 .gitignore 规则进行过滤，加上 glob 模式用于包含/排除。

MCP 服务器如何与 AI 工具集成？

它本地运行并按需提供上下文。在您的 LLM 应用设置中配置它，然后在提示中引用，如“从 /path/to/project 使用 Code2Prompt 获取上下文。”

如果我需要在提示中包含 git 历史怎么办？

Code2Prompt 支持 git 差异、日志和分支比较。在命令或模板中启用这些。

有办法跟踪令牌使用吗？

是的，它监控令牌以保持提示在 LLM 限制内。

如何从源构建 Code2Prompt？

克隆仓库，cd 进入，然后 cargo install --path crates/code2prompt。需要 Git、Rust、Cargo。

Code2Prompt 能处理大型代码库吗？

它处理任何大小，使用过滤管理范围。

Code2Prompt 的许可证是什么？

它是 MIT 许可证——检查仓库获取详细信息。

如何贡献 Code2Prompt？

建议功能、报告 bug、通过拉取请求修复问题、帮助文档，或传播消息。

逐步操作指南：设置和使用 Code2Prompt 生成您的第一个提示

这里是详细的操作指南，为清晰起见标记。

如何使用 CLI 生成您的第一个提示

  1. 如上所述通过 Cargo 或 Homebrew 安装。
  2. 打开终端，导航到代码库：cd /path/to/your/project。
  3. 运行 code2prompt。它生成并复制提示。
  4. 粘贴到您的 AI 模型进行分析。

如何设置 MCP 服务器进行持续使用

  1. 安装 Rye。
  2. 如安装部分所述克隆并构建。
  3. 运行服务器。
  4. 在您的 AI 工具中添加配置 JSON。
  5. 在提示中使用：“使用 Code2Prompt 上下文分析 /path/to/project。”

如何自定义过滤和模板化

  1. 对于过滤：添加 glob 模式，例如包含 *.py，排除 *.md。
  2. 对于模板：创建 Handlebars 文件，在命令中引用它。
  3. 使用小型项目测试输出。

项目统计和社区

Code2Prompt 有 crates.io 版本、许可证、欢迎 PR、代码行数和 Discord 的徽章。加入 Discord 获取更新、建议、帮助或 bug 报告。

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社区很活跃——这是讨论功能的地方。

总结：将 Code2Prompt 融入您的工作流

现在，您应该清楚 Code2Prompt 如何简化将代码转换为 AI 提示的过程。无论是通过 CLI 进行快速任务，还是 MCP 进行集成设置，它减少了手动工作。如果您经常处理代码库，请试一试——从快速安装开始，然后逐步构建。

记住，文档中有更多关于模板和高级用法的细节。如果有问题，Discord 频道提供真实帮助。

这个工具源于像您这样的需求，所以贡献回来能让它不断改进。您的第一个用例将是什么？

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