What is OneFileLLM?
Alimentar modelos de lenguaje grandes con información compleja de múltiples fuentes a menudo implica un arduo trabajo manual: buscar, descargar, convertir y combinar datos incluso antes de poder empezar a elaborar tu prompt. OneFileLLM es una utilidad de línea de comandos diseñada específicamente para automatizar este proceso de agregación de datos. De forma inteligente, recopila, procesa y consolida contenido de archivos locales, repositorios de código, artículos académicos, documentación web y más, entregando un único archivo de texto estructurado directamente a tu portapapeles, listo para la interacción con LLM. Esto te permite dedicar menos tiempo a manipular datos y más tiempo a obtener valor de tus asistentes de IA.
Características principales
🌐 Unificación de fuentes dispares: Recopila y procesa automáticamente datos de archivos/directorios locales, repositorios de GitHub (incluyendo PRs e issues específicos), artículos de ArXiv, artículos de Sci-Hub (vía DOI/PMID), transcripciones de vídeos de YouTube y páginas web.
✨ Detección automática de fuentes: Simplemente proporciona una ruta, URL o identificador, y OneFileLLM determina de forma inteligente el tipo de fuente y aplica la lógica de procesamiento correcta.
📄 Manejo de múltiples formatos de archivo: Procesa de forma nativa varios tipos de archivo que se encuentran comúnmente en proyectos e investigaciones, incluyendo
.py,.js,.md,.html,.ipynb(Jupyter Notebooks),.pdf, y más, extrayendo el contenido de texto relevante.🕸️ Rastreo de documentación web: Extrae contenido no solo de una URL de inicio, sino también de páginas enlazadas hasta una profundidad configurable (
max_depth).⚙️ Preprocesamiento inteligente de texto: Ofrece opciones para la limpieza de texto, incluyendo la eliminación de stopwords y la conversión a minúsculas, y proporciona salidas tanto comprimidas (limpias) como sin comprimir.
🏷️ Estructura de salida con XML: Encapsula el contenido agregado dentro de etiquetas XML claras, indicando la fuente y el tipo de cada fragmento de datos.
📋 Copia automática de la salida al portapapeles: Coloca la salida de texto completa y sin comprimir directamente en el portapapeles de tu sistema.
📊 Informe de conteo de tokens: Calcula y muestra el conteo de tokens estimado (usando
tiktoken) tanto para las salidas comprimidas como para las no comprimidas.🚫 Exclusión de contenido no deseado: Configura patrones para excluir archivos específicos (como código autogenerado o archivos de prueba) y directorios completos del procesamiento.
Casos de uso
Comprensión de bases de código para desarrolladores: Necesitas entender un repositorio de GitHub complejo para contribuir con una corrección o característica. En lugar de navegar manualmente por los archivos, ejecuta OneFileLLM en la URL del repositorio. Recopila archivos de código (respetando tus extensiones y exclusiones configuradas), READMEs y documentación potencialmente relevante, colocándolo todo en tu portapapeles. A continuación, puedes hacer preguntas a un LLM como "¿Explica el propósito principal del módulo
XYZ" o "¿Dónde se gestiona la autenticación de usuarios en esta base de código?" utilizando el contexto agregado.Análisis de artículos de investigación para académicos: Estás explorando una nueva área de investigación y tienes varios artículos de ArXiv y PDFs almacenados localmente. Dirige OneFileLLM a cada URL de ArXiv, DOI o ruta de archivo PDF local secuencialmente o combínalos en un directorio. La herramienta extrae el texto de cada artículo, lo concatena y lo proporciona listo para tu LLM. A continuación, puedes solicitar al LLM que "Resuma los hallazgos clave de estos artículos con respecto al tema Y" o "Identifique las metodologías utilizadas en estos estudios".
Solución de problemas con documentación e issues: Estás depurando un issue relacionado con una biblioteca específica de GitHub. Proporciona a OneFileLLM la URL de un issue de GitHub relevante. Puede extraer la descripción del issue, los comentarios, *y* el código del repositorio relevante, proporcionando a tu LLM un contexto completo para ayudar a diagnosticar el problema o sugerir soluciones basadas tanto en la discusión como en la estructura real de la base de código.
Conclusión
Deja de luchar con fuentes de datos dispersas al preparar el contexto para Large Language Models. OneFileLLM actúa como tu eficiente asistente de agregación de datos, reuniendo código, investigación, documentación y discusiones de diversas ubicaciones en un único paquete listo para usar. Al automatizar la búsqueda, el procesamiento y el formateo, te ahorra un tiempo valioso y te permite construir prompts más informados y ricos en contexto, lo que en última instancia te ayuda a aprovechar al máximo las capacidades de tus LLMs de forma más eficaz.
More information on OneFileLLM
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
OneFileLLM was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-18.
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