超强AI代码提示生成器：Python SDK实战指南-优快云博客

超强AI代码提示生成器：Python SDK实战指南

【免费下载链接】code2prompt A CLI tool to convert your codebase into a single LLM prompt with source tree, prompt templating, and token counting. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/code2prompt

还在手动整理代码片段给AI助手吗？code2prompt Python SDK让你一键将整个代码库转换为结构化的LLM提示，大幅提升开发效率！读完本文，你将掌握：

Python SDK核心功能与安装配置
实战案例：自动化代码文档生成
Git集成与智能过滤技巧
AI代理工作流整合方案

快速入门：安装与基础使用

code2prompt Python SDK基于Rust高性能引擎，提供简洁的Python接口。安装只需几步：

pip install code2prompt-rs

基础使用示例，3分钟上手：

from code2prompt_rs import Code2Prompt

# 创建实例并配置过滤规则
prompt = Code2Prompt(
    path="./my_project",
    include_patterns=["*.py", "*.js"],  # 仅包含Python和JS文件
    exclude_patterns=["**/tests/*"],     # 排除测试目录
    line_numbers=True                    # 添加行号便于定位
)

# 生成提示并统计token
result = prompt.generate(encoding="cl100k_base")
print(f"Token用量: {result.token_count}")

核心功能详解

智能文件过滤系统

SDK支持强大的glob模式过滤，精准控制输入内容：

包含模式：*.py, src/**/*.js
排除模式：**/node_modules/*, *.log
优先级控制：include_priority参数解决规则冲突

Git集成能力

无缝集成版本控制，提取变更信息：

# 获取当前变更差异
diff = prompt.get_git_diff()

# 比较分支差异  
branch_diff = prompt.get_git_diff_between_branches("main", "feature")

# 提取提交日志
git_log = prompt.get_git_log("main", "develop")

实战案例：自动化文档生成

结合AI助手实现自动化代码文档生成：

def generate_documentation(project_path):
    prompt = Code2Prompt(
        path=project_path,
        include_patterns=["*.py"],
        exclude_patterns=["**/test*", "**/__pycache__/*"],
        line_numbers=True
    )
    
    context = prompt.generate()
    ai_prompt = f"""
请为以下代码库生成详细文档：
{context.prompt}

要求：
1. 模块功能说明
2. 主要类和方法描述  
3. 使用示例
4. 注意事项
"""
    return call_ai_assistant(ai_prompt)

AI代理集成方案

将code2prompt集成到AI代理工作流中：

class CodeAnalysisAgent:
    def __init__(self, project_root):
        self.prompt_generator = Code2Prompt(project_root)
        
    def analyze_codebase(self):
        context = self.prompt_generator.generate()
        return self._create_analysis_prompt(context)
        
    def _create_analysis_prompt(self, context):
        return f"""
代码库分析任务：
{context.prompt}

请分析：
1. 架构设计合理性
2. 潜在性能瓶颈
3. 安全风险点
4. 重构建议
"""

最佳实践与技巧

性能优化

使用.with_token_encoding()预计算token用量
合理设置过滤规则减少不必要的文件处理
复用session实例避免重复初始化

模板定制

支持Handlebars模板引擎，自定义输出格式：

custom_template = """
# 代码库概览
{{#each files}}
## {{path}}
```{{language}}
{{content}}

{{/each}} """

result = prompt.generate(template=custom_template)


## 扩展资源

- [官方文档](https://link.gitcode.com/i/ba96e9784d29a4c72cd424c63e91310a)
- [API参考](https://link.gitcode.com/i/9e3d963d0362e398d9046db3d24d375e)
- [示例代码](https://link.gitcode.com/i/0f0d7870ed5d06f0d11639f49bb835b5)

code2prompt Python SDK为开发者提供了强大的代码到提示的转换能力，无论是自动化文档、代码评审还是AI辅助开发，都能显著提升工作效率。立即尝试，让你的代码库成为AI的最佳搭档！

**下一步探索**：尝试结合自定义模板实现领域特定的提示生成，或集成到CI/CD流水线中实现自动化代码质量检查。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考