把代码仓库按相关性和预算压缩成 LLM 可用的上下文
Star65
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Fork7
Issue6
语言Rust
项目介绍
更新于 1 天前
ContextCraft 是一个把整个代码仓库压缩成适合喂给 LLM 的上下文的工具,可以理解为「代码库到 prompt 的智能打包器」。它先用 AST 解析和 Personalized PageRank 加 BM25F 给文件按依赖和任务相关性排序,再在给定 token 预算内为每个文件选择四种保真度之一——完整源码、结构大纲、声明签名或仅路径——而不是粗暴截断,最后输出 Markdown、XML 或 JSON。典型场景是给 coding agent 或代码问答系统准备上下文:比如你想问「认证相关逻辑怎么写的」,它会围绕这个 focus query 挑出相关文件及其依赖,塞进 8000 token 的预算里,还支持忽略规则和敏感信息脱敏。做 AI 编程工具、需要给 LLM 喂代码上下文的工程师值得看看;如果你不涉及这类场景,和多数人关系不大。
上手成本:中
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话题标签
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仓库信息
| License | MIT |
| 创建时间 | 2026-10-22 |
| 最后推送 | 3 天前 |
| 热度分 | 0.0 |