llm-context.py：智能注入大型语言模型内容

llm-context.py：智能注入大型语言模型内容

llm-context.py Share code with LLMs via Model Context Protocol or clipboard. Rule-based customization enables easy switching between different tasks (like code review and documentation). Includes smart code outlining. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-context.py

项目介绍

在当今的开发环境中，大型语言模型（LLM）正变得越来越流行，它们通过自然语言处理能力辅助开发者解决问题。然而，将项目上下文有效地注入到LLM中，尤其是代码和文本项目，一直是一项挑战。llm-context.py正是为了解决这一问题而诞生，它通过智能文件选择和命令行工具，使得开发者可以快速地将项目相关内容注入到LLM聊天接口中。

项目技术分析

llm-context.py项目采用了多种技术手段，确保了开发者在与LLM交互时的便捷性和效率：

• 智能文件选择：利用.gitignore模式，项目能够智能地选择与项目相关的文件。
• 命令行界面：通过命令行工具，开发者可以轻松地初始化项目配置、选择文件、生成上下文等。
• 模型上下文协议（MCP）集成：项目原生支持通过MCP协议与Claude Desktop等LLM工具进行集成。
• 可定制性：支持规则定制，开发者可以根据不同的使用场景创建或扩展规则。

项目及技术应用场景

llm-context.py适用于多种开发场景，主要包括：

• 代码项目开发：适用于代码仓库，可以帮助开发者在代码审查、调试或优化过程中，将相关代码段快速分享给LLM进行辅助。
• 文本内容创作：对于文本、Markdown、HTML文档的集合，项目能够帮助创作者将相关内容注入到LLM中，以获得写作灵感或内容优化建议。
• 教育与研究：在教育与研究中，llm-context.py可以帮助用户将特定的学习材料或研究数据导入LLM，以便进行深入分析或讨论。

项目特点

llm-context.py具有以下显著特点：

1. 智能化的文件选择机制：通过借鉴.gitignore的模式，项目能够智能地筛选出与当前任务相关的文件。
2. 与LLM的无缝集成：通过MCP协议，项目能够与多种LLM工具进行无缝集成，提高开发效率。
3. 灵活的配置与扩展：开发者可以根据自己的需求创建自定义规则，以适应不同的开发场景。
4. 代码导航功能：项目支持智能代码大纲生成和定义实现提取，使得LLM能够更好地理解和处理代码结构。
5. 遵循Apache 2.0协议：项目遵循Apache 2.0开源协议，保证了其开放性和可扩展性。

在当前的AI辅助开发趋势下，llm-context.py无疑是一个具有前瞻性和实用性的工具，它不仅能够提高开发者的工作效率，还能为LLM的进一步发展提供强有力的支持。对于正在寻找一种更高效方式与LLM交互的开发者来说，llm-context.py绝对值得一试。

llm-context.py Share code with LLMs via Model Context Protocol or clipboard. Rule-based customization enables easy switching between different tasks (like code review and documentation). Includes smart code outlining. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-context.py