一文搞定代码转提示:code2prompt多格式输出全攻略
你是否曾为将代码库转换为LLM(大语言模型)提示而烦恼?手动复制粘贴文件不仅效率低下,还容易遗漏关键代码结构。code2prompt作为一款强大的CLI(命令行界面)工具,能帮你一键将整个代码库转换为单个LLM提示,并支持JSON、XML等多种输出格式。本文将详细介绍如何使用code2prompt实现不同格式的转换,让你的代码提示生成工作事半功倍。
支持的输出格式概览
code2prompt提供了三种主要的输出格式,满足不同场景下的需求:
- Markdown(默认):适合直接粘贴到LLM对话窗口,保留代码结构和语法高亮。
- JSON:便于机器解析和进一步处理,如导入到其他工具或系统。
- XML:结构化程度高,适合需要严格层级关系表示的场景。
这些格式的实现主要依赖于模板系统,相关的模板文件和处理逻辑可以在以下路径找到:
- XML模板:crates/code2prompt-core/src/default_template_xml.hbs
- 模板处理逻辑:crates/code2prompt-core/src/template.rs
XML格式输出详解
XML格式输出通过default_template_xml.hbs模板实现,其结构清晰,包含代码目录、源码树和文件内容等关键信息。以下是XML模板的核心结构:
<directory>{{absolute_code_path}}</directory>
<source-tree>
{{source_tree}}
</source-tree>
<files>
{{#each files}}
{{#if code}}
<file path="{{path}}">
{{code}}
</file>
{{/if}}
{{/each}}
</files>
{{#if git_diff}}
<git-diff>
{{git_diff}}
</git-diff>
{{/if}}
这个模板定义了四个主要部分:
<directory>:代码库的绝对路径。<source-tree>:代码库的目录结构树。<files>:包含所有文件的路径和代码内容。<git-diff>(可选):如果有Git差异,会包含相关信息。
要生成XML格式的输出,只需在命令行中指定--format xml参数。
格式处理核心逻辑
code2prompt的格式处理逻辑在template.rs文件中实现,其中定义了OutputFormat枚举,明确支持三种格式:
#[derive(Default, Debug, Clone, PartialEq, Eq)]
pub enum OutputFormat {
#[default]
Markdown,
Json,
Xml,
}
同时,该文件还实现了从字符串到OutputFormat的转换,确保命令行参数能正确解析:
impl FromStr for OutputFormat {
type Err = anyhow::Error;
fn from_str(s: &str) -> Result<Self> {
match s.to_lowercase().as_str() {
"markdown" | "md" => Ok(OutputFormat::Markdown),
"json" => Ok(OutputFormat::Json),
"xml" => Ok(OutputFormat::Xml),
_ => Err(anyhow!(
"Invalid output format: {}. Allowed values: markdown, json, xml",
s
)),
}
}
}
这段代码确保了只有指定的三种格式是有效的,避免了格式参数错误。
实际使用示例
以下是使用code2prompt生成不同格式输出的命令示例:
生成Markdown格式(默认)
code2prompt --path /your/code/directory
生成JSON格式
code2prompt --path /your/code/directory --format json
生成XML格式
code2prompt --path /your/code/directory --format xml
这些命令会根据指定的格式,使用相应的模板生成输出。你可以通过--output参数指定输出文件路径,例如:
code2prompt --path /your/code/directory --format xml --output code_prompt.xml
自定义模板扩展格式
除了内置的三种格式,code2prompt还支持自定义模板,让你可以生成满足特定需求的输出格式。自定义模板可以放在项目的templates目录下:
crates/code2prompt-core/templates/
该目录下已经包含了多种场景的模板,如write-github-readme.hbs、refactor.hbs等,你可以参考这些模板创建自己的格式。
总结
code2prompt通过灵活的模板系统和格式处理逻辑,为用户提供了Markdown、JSON和XML三种输出格式,满足不同场景下的需求。无论是直接与LLM交互,还是进行机器解析处理,code2prompt都能帮你高效地将代码库转换为所需的提示格式。
要开始使用code2prompt,只需克隆项目仓库并按照llms-install.md中的说明进行安装。如有任何问题,可以查阅项目文档或查看源码中的模板和格式处理逻辑。
希望本文能帮助你更好地利用code2prompt的多格式输出功能,提升代码提示生成的效率和质量!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00