What is OneFileLLM?
대규모 언어 모델에 여러 소스의 복잡한 정보를 제공하려면 지루한 수작업이 필요한 경우가 많습니다. 프롬프트를 작성하기 전에 데이터를 찾고, 다운로드하고, 변환하고, 결합해야 합니다. OneFileLLM은 이러한 데이터 집계 파이프라인을 자동화하도록 특별히 설계된 명령줄 유틸리티입니다. 로컬 파일, 코드 저장소, 학술 논문, 웹 문서 등에서 콘텐츠를 지능적으로 가져오고 처리하고 통합하여 LLM 상호 작용에 바로 사용할 수 있도록 단일 구조화된 텍스트 파일을 클립보드에 직접 전달합니다. 따라서 데이터 관리 작업에 시간을 덜 소비하고 AI 도우미로부터 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.
주요 기능
🌐 다양한 소스 통합: 로컬 파일/디렉터리, GitHub 저장소(특정 PR 및 이슈 포함), ArXiv 논문, Sci-Hub 논문(DOI/PMID 사용), YouTube 비디오 트랜스크립트 및 웹 페이지에서 데이터를 자동으로 가져오고 처리합니다.
✨ 소스 자동 감지: 경로, URL 또는 식별자를 제공하기만 하면 OneFileLLM이 소스 유형을 지능적으로 판단하고 올바른 처리 로직을 적용합니다.
📄 다양한 파일 형식 처리: 프로젝트 및 연구에서 흔히 볼 수 있는 다양한 파일 형식(
.py,.js,.md,.html,.ipynb(Jupyter Notebook),.pdf등)을 기본적으로 처리하여 관련 텍스트 콘텐츠를 추출합니다.🕸️ 웹 문서 크롤링: 시작 URL뿐만 아니라 구성 가능한 깊이(
max_depth)까지 연결된 페이지에서도 콘텐츠를 스크랩합니다.⚙️ 텍스트 지능적으로 전처리: 불용어 제거 및 소문자 변환을 포함한 텍스트 정리 옵션을 제공하고 압축된 출력과 압축되지 않은 출력을 모두 제공합니다.
🏷️ XML로 출력 구조화: 집계된 콘텐츠를 명확한 XML 태그 내에 캡슐화하여 각 데이터 덩어리의 소스 및 유형을 나타냅니다.
📋 클립보드에 자동 출력 복사: 완전한 압축되지 않은 텍스트 출력을 시스템 클립보드에 직접 배치합니다.
📊 토큰 수 보고: 압축된 출력과 압축되지 않은 출력 모두에 대해 예상 토큰 수(
tiktoken사용)를 계산하고 표시합니다.🚫 불필요한 콘텐츠 제외: 특정 파일(예: 자동 생성된 코드 또는 테스트 파일) 및 전체 디렉터리를 처리에서 제외하도록 패턴을 구성합니다.
사용 사례
개발자를 위한 코드베이스 이해: 수정 사항이나 기능을 추가하기 위해 복잡한 GitHub 저장소를 이해해야 합니다. 파일을 수동으로 탐색하는 대신 저장소 URL에서 OneFileLLM을 실행합니다. 구성된 확장명 및 제외 사항을 준수하면서 코드 파일, README 및 잠재적으로 관련 문서를 모두 수집하여 클립보드에 넣습니다. 그런 다음 집계된 컨텍스트를 사용하여 LLM에 "
XYZ모듈의 주요 목적을 설명하십시오." 또는 "이 코드베이스에서 사용자 인증은 어디에서 처리됩니까?"와 같은 질문을 할 수 있습니다.학자를 위한 연구 논문 분석: 새로운 연구 분야를 탐색하고 있으며 여러 ArXiv 논문과 PDF를 로컬에 저장했습니다. 각 ArXiv URL, DOI 또는 로컬 PDF 파일 경로를 순차적으로 OneFileLLM에 지정하거나 디렉터리에 결합합니다. 이 도구는 각 논문에서 텍스트를 추출하고 연결하여 LLM에 사용할 수 있도록 제공합니다. 그런 다음 LLM에 "주제 Y에 대한 이러한 논문의 주요 결과를 요약하십시오." 또는 "이러한 연구에서 사용된 방법론을 식별하십시오."와 같은 프롬프트를 표시할 수 있습니다.
문서 및 문제 해결: 특정 GitHub 라이브러리와 관련된 문제를 디버깅하고 있습니다. 관련 GitHub 문제의 URL을 OneFileLLM에 제공합니다. 문제 설명, 의견과 관련 저장소 코드를 가져와 LLM에 토론과 실제 코드베이스 구조를 기반으로 문제를 진단하거나 해결 방법을 제안하는 데 도움이 되는 포괄적인 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.
결론
대규모 언어 모델에 대한 컨텍스트를 준비할 때 흩어져 있는 데이터 소스와 씨름하는 것을 멈추십시오. OneFileLLM은 다양한 위치에서 코드, 연구, 문서 및 토론을 단일의 즉시 사용 가능한 패키지로 결합하는 효율적인 데이터 집계 도우미 역할을 합니다. 가져오기, 처리 및 형식을 자동화하여 귀중한 시간을 절약하고 더 많은 정보를 바탕으로 컨텍스트가 풍부한 프롬프트를 구성하여 궁극적으로 LLM의 모든 기능을 보다 효과적으로 활용할 수 있습니다.
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Launched
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OneFileLLM was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-18.
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