文件转提示：将文件目录整合为单一LLM提示工具指南

文件转提示：将文件目录整合为单一LLM提示工具指南

files-to-prompt Concatenate a directory full of files into a single prompt for use with LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/files-to-prompt

项目介绍

文件转提示(files-to-prompt) 是一个用于将一个或多个文件夹中的所有文件内容合并成单一文本提示的工具，专为大型语言模型(LLMs)设计。它非常适合于将结构化数据或文档集合转化为可以直接输入给如ChatGPT等AI模型使用的文本流。该项目采用Apache-2.0许可，并提供了一个简单的方法来处理文件内容，包括隐藏文件的选择性包含及指定模式的忽略，以适应不同的场景需求。

项目快速启动

安装步骤

首先，确保你的环境中已安装Python和pip。之后，通过以下命令安装files-to-prompt工具：

pip install files-to-prompt

使用示例

假设你需要将名为my_directory的目录下所有文件的内容整合成一个文本字符串，只需执行：

files-to-prompt my_directory

这将会输出每个文件的内容，并在每个文件之间插入分隔线---。

如果你想包括隐藏文件和排除特定模式的文件（例如日志文件），可以这样使用：

files-to-prompt my_directory --include-hidden --ignore "*.log"

应用案例与最佳实践

情景一：开发者文档自动化 对于维护大量API文档或技术说明的团队，可以利用files-to-prompt快速创建一个综合性的查询提示，便于AI助手理解整个系统的架构和技术细节。

最佳实践：

• 在准备提交给AI模型前，整理并优化文件结构，确保逻辑清晰。
• 利用--ignore选项精细控制哪些文件不应被包含，避免敏感信息泄露。

典型生态项目

虽然直接的“典型生态项目”提及不多，但可以想象，files-to-prompt与文本处理、机器学习模型训练数据准备等领域有着天然联系。例如，结合文档自动化系统，或是作为预处理步骤，为NLP项目准备多样化且结构化的训练数据集。此外，前端开发中，若与浏览器扩展【例如 Fernando Dilland 的“File to Prompt”浏览器扩展，虽然不是直接相关，但理念相似，旨在简化用户将本地文件内容转化成在线文本输入的过程】相结合，可实现从文件到在线交互平台的无缝转换。

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以上即是对files-to-prompt项目的简介、快速启动指南、应用实例与最佳实践的概述，以及其潜在生态连接的简要探讨。这个工具简化了向AI模型输入复杂数据的流程，是处理多文件文本整合的强大助手。

files-to-prompt Concatenate a directory full of files into a single prompt for use with LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/files-to-prompt