Transformați un depozit GitHub într-un singur fișier text pentru introducere prietenoasă LLM (repost)

URMĂREȘTE-NE
16,065FaniÎmi place
1,142CititoriConectați-vă

(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe Terminarea geneticiiși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)


Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.

Repostat din original la https://blog.stephenturner.us/p/github-repo-to-text-for-llm-input.

Instrumentul rulează în întregime în browser. De asemenea, puteți furniza un token de acces personal dacă doriți să accesați depozitele private (din nou, în siguranță, deoarece totul rulează în browser).

Creați un CLI Python cu Click+Cookiecutter

Aici lipesc adresa URL a depozitului, https://github.com/stephenturner/caffeinated în aplicație. Instrumentul este suficient de inteligent pentru a recunoaște că acesta este un pachet Python și, probabil, vreau __init__.py, __main__.pyalt pachet .py fișierele și testele unitare în tests/ cu care voi folosi pytest.

După ce apăsați pe „Generați fișierul text”, veți vedea că generează un singur fișier text simplu, mai întâi listând structura de directoare a fișierelor selectate, apoi listând conținutul fiecărui fișier separat. Iată o previzualizare. Mele __init__.py este gol (doar pentru a semnala că acesta este un pachet) și cli.py fișierul este trunchiat aici.

Directory Structure:

└── ./
    ├── caffeinated
    │   ├── __init__.py
    │   ├── __main__.py
    │   └── cli.py
    └── tests
        └── test_caffeinated.py


---
File: /caffeinated/__init__.py
---


---
File: /caffeinated/__main__.py
---

from .cli import caffeinated

if __name__ == "__main__":
    caffeinated()


---
File: /caffeinated/cli.py
---

import click
import math
from datetime import datetime
from importlib.metadata import version, PackageNotFoundError

### TRUNCATED ###

Odată ce aveți acest lucru, îl puteți lipi cu ușurință într-un LLM la alegere pentru a discuta cu baza de cod. Aici, am lipit acest lucru în GPT-4o cu promptul principal: „Explică-mi acest cod, cum să-l folosești ceea ce face.” GPT-4o a returnat tot textul și codul de mai jos ca un singur răspuns.

În primul rând, structura directorului.

GPT-4o explicând structura directorului pachetului.

În continuare, o explicație a __main__.py, cli.pyși testele.

GPT-4o explicând fișierele cheie din acest depozit.

În continuare, o demonstrație a modului de utilizare. Rețineți mai sus că am făcut-o nu selectați README pentru a fi adăugat la fișierul meu text. GPT-4o a intuit aceste informații de utilizare din codul în sine, mai degrabă decât să regurgiteze README.

GPT-4o explicând exemplul de ieșire din acest pachet.

Și, în sfârșit, o explicație simplă a suitei de teste (minimale).

GPT-4o explicând cum se testează pachetul cu pytest.
Generarea unui singur fișier text dintr-un depozit de pachete R.

De data aceasta l-am rugat pe Claude 3.5 Sonnet să-mi spună mai multe despre acest pachet.

Claude 3.5 Sonetul care explică pracpac Pachetul R.

Dominic Botezariu
Dominic Botezariuhttps://www.noobz.ro/
Creator de site și redactor-șef.

Cele mai noi știri

Pe același subiect

LĂSAȚI UN MESAJ

Vă rugăm să introduceți comentariul dvs.!
Introduceți aici numele dvs.