What is OneFileLLM?
大規模言語モデル（LLM）に複数のソースからの複雑な情報を投入する際、多くの場合、退屈な手作業が発生します。プロンプトを作成する前に、データの検索、ダウンロード、変換、結合を行う必要があります。OneFileLLM は、このデータ集約パイプラインを自動化するために特別に設計されたコマンドラインユーティリティです。ローカルファイル、コードリポジトリ、学術論文、Webドキュメントなどからインテリジェントにコンテンツをフェッチ、処理、統合し、単一の構造化されたテキストファイルをクリップボードに直接配信し、LLMとの対話の準備を整えます。これにより、データ処理に費やす時間を減らし、AIアシスタントからより多くの価値を得ることができます。
主な機能
🌐 多様なソースの統合: ローカルファイル/ディレクトリ、GitHubリポジトリ（特定のPRやissueを含む）、ArXiv論文、Sci-Hub論文（DOI/PMID経由）、YouTubeビデオのトランスクリプト、Webページからデータを自動的にフェッチして処理します。
✨ ソースの自動検出: パス、URL、または識別子を指定するだけで、OneFileLLM はソースの種類をインテリジェントに判別し、正しい処理ロジックを適用します。
📄 複数のファイル形式の処理: プロジェクトや研究で一般的に見られるさまざまなファイルタイプ（
.py、.js、.md、.html、.ipynb（Jupyter Notebook）、.pdfなど）をネイティブに処理し、関連するテキストコンテンツを抽出します。🕸️ Webドキュメントのクロール: 開始URLだけでなく、設定可能な深さ（
max_depth）までのリンクされたページからもコンテンツをスクレイピングします。⚙️ テキストのインテリジェントな前処理: ストップワードの削除や小文字化などのテキストクリーニングのオプションを提供し、圧縮された出力と非圧縮の両方の出力を提供します。
🏷️ XMLによる出力の構造化: 集約されたコンテンツを明確なXMLタグでカプセル化し、各データチャンクのソースとタイプを示します。
📋 クリップボードへの出力の自動コピー: 完全な非圧縮テキスト出力をシステムのクリップボードに直接配置します。
📊 トークン数のレポート: 圧縮された出力と非圧縮の出力の両方について、推定トークン数（
tiktokenを使用）を計算して表示します。🚫 不要なコンテンツの除外: 特定のファイル（自動生成されたコードやテストファイルなど）やディレクトリ全体を処理から除外するパターンを設定します。
ユースケース
開発者向けのコードベース理解: 修正または機能を提供するために、複雑なGitHubリポジトリを理解する必要があります。ファイルを手動で参照する代わりに、リポジトリのURLで OneFileLLM を実行します。構成された拡張機能と除外を尊重しながら、コードファイル、README、および潜在的に関連するドキュメントを収集し、すべてをクリップボードに配置します。その後、集約されたコンテキストを使用して、「
XYZモジュールの主な目的を説明してください」または「このコードベースでは、どこでユーザー認証が処理されますか？」のような質問をLLMにすることができます。研究者向けの論文分析: 新しい研究分野を調査しており、いくつかのArXiv論文とPDFがローカルに保存されています。OneFileLLM を各ArXiv URL、DOI、またはローカルPDFファイルのパスに順番に指定するか、ディレクトリに結合します。ツールは各論文からテキストを抽出し、連結して、LLMで使用できるように提供します。その後、「トピックYに関するこれらの論文全体の主要な調査結果を要約してください」または「これらの研究で使用されている方法論を特定してください」というプロンプトをLLMに出すことができます。
ドキュメントとIssueを使用したトラブルシューティング: 特定のGitHubライブラリに関連する問題をデバッグしています。関連するGitHub issueのURLを OneFileLLM に指定します。issueの説明、コメント、および関連するリポジトリコードをプルできるため、LLMはディスカッションと実際のコードベース構造の両方に基づいて、問題を診断したり、解決策を提案したりするのに役立つ包括的なコンテキストを提供できます。
結論
大規模言語モデルのコンテキストを準備する際に、散在するデータソースとの格闘をやめましょう。OneFileLLM は、効率的なデータ集約アシスタントとして機能し、コード、研究、ドキュメント、ディスカッションをさまざまな場所から単一の、すぐに使用できるパッケージにまとめます。フェッチ、処理、フォーマットを自動化することにより、貴重な時間を節約し、より多くの情報に基づいた、コンテキストが豊富なプロンプトを作成できるようになり、最終的にはLLMの全機能をより効果的に活用できるようになります。
More information on OneFileLLM
Launched
Pricing Model
Free
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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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