Cas d'utilisation
La force de Repomix réside dans sa capacité à fonctionner avec n'importe quel service d'abonnement comme ChatGPT, Claude, Gemini, Grok sans se soucier des coûts, tout en fournissant un contexte complet de la base de code qui élimine le besoin d'exploration de fichiers—rendant l'analyse plus rapide et souvent plus précise.
Avec l'ensemble de la base de code disponible en contexte, Repomix permet un large éventail d'applications, notamment la planification d'implémentation, l'investigation de bugs, la vérification de sécurité de bibliothèques tierces, la génération de documentation, et bien plus encore.
Exemples du monde réel
Utilisation de Repomix avec les assistants IA (Exemple avec Grok)
Cette vidéo montre comment convertir les dépôts GitHub en formats lisibles par l'IA en utilisant l'interface web de Repomix, puis les télécharger vers des assistants IA comme Grok pour la planification stratégique et l'analyse de code.
Cas d'utilisation : Conversion rapide de dépôt pour les outils IA
- Empaqueter des dépôts GitHub publics via l'interface web
- Choisir le format : XML, Markdown ou texte brut
- Télécharger vers des assistants IA pour comprendre la base de code
Utilisation de Repomix avec l'outil LLM CLI de Simon Willison
Apprenez à combiner Repomix avec l'outil llm CLI de Simon Willison pour analyser des bases de code entières. Cette vidéo montre comment empaqueter des dépôts au format XML et les fournir à divers LLMs pour des questions-réponses, la génération de documentation et la planification d'implémentation.
Cas d'utilisation : Analyse améliorée de base de code avec LLM CLI
- Empaqueter des dépôts avec la commande
repomix
- Utiliser le flag
--remote
pour empaqueter directement depuis GitHub - Attacher la sortie aux prompts LLM avec
-f repo-output.xml
Flux de travail de génération de code LLM
Apprenez comment un développeur utilise Repomix pour fournir le contexte entier de la base de code à des outils comme Claude et Aider. Cela permet le développement incrémental assisté par IA, des révisions de code plus intelligentes et une documentation automatisée, tout en maintenant la cohérence à l'échelle du projet.
Cas d'utilisation : Flux de travail de développement rationalisé avec assistance IA
- Extraire le contexte complet de la base de code
- Fournir le contexte aux LLMs pour une meilleure génération de code
- Maintenir la cohérence dans l'ensemble du projet
Lire le flux de travail complet →
Création de paquets de connaissances pour les LLMs
Les auteurs utilisent Repomix pour empaqueter leur contenu écrit—blogs, documentation et livres—en formats compatibles avec les LLMs, permettant aux lecteurs d'interagir avec leur expertise via des systèmes de questions-réponses alimentés par l'IA.
Cas d'utilisation : Partage de connaissances et documentation interactive
- Empaqueter la documentation en formats compatibles avec l'IA
- Permettre des questions-réponses interactives avec le contenu
- Créer des bases de connaissances complètes
En savoir plus sur les paquets de connaissances →
Autres exemples
Compréhension du code et qualité
Investigation de bugs
Partagez votre base de code entière avec l'IA pour identifier la cause racine des problèmes à travers plusieurs fichiers et dépendances.
Cette base de code a un problème de fuite mémoire dans le serveur. L'application plante après avoir fonctionné pendant plusieurs heures. Veuillez analyser l'ensemble de la base de code et identifier les causes potentielles.
Planification d'implémentation
Obtenez des conseils d'implémentation complets qui considèrent l'architecture entière de votre base de code et les modèles existants.
Je veux ajouter l'authentification utilisateur à cette application. Veuillez examiner la structure actuelle de la base de code et suggérer la meilleure approche qui s'intègre avec l'architecture existante.
Assistance de refactoring
Obtenez des suggestions de refactoring qui maintiennent la cohérence dans toute votre base de code.
Cette base de code nécessite une refactorisation pour améliorer la maintenabilité. Veuillez suggérer des améliorations tout en gardant la fonctionnalité existante intacte.
Révision de code
Révision de code complète qui considère le contexte entier du projet.
Veuillez réviser cette base de code comme si vous faisiez une révision de code approfondie. Concentrez-vous sur la qualité du code, les problèmes potentiels et les suggestions d'amélioration.
Génération de documentation
Générez une documentation complète qui couvre toute votre base de code.
Générez une documentation complète pour cette base de code, incluant la documentation API, les instructions de configuration et les guides développeur.
Extraction de connaissances
Extrayez les connaissances techniques et les modèles de votre base de code.
Extrayez et documentez les modèles architecturaux clés, les décisions de conception et les meilleures pratiques utilisées dans cette base de code.
Intégration à la base de code
Aidez les nouveaux membres de l'équipe à comprendre rapidement la structure de votre base de code et les concepts clés.
Vous aidez un nouveau développeur à comprendre cette base de code. Veuillez fournir un aperçu de l'architecture, expliquer les composants principaux et leurs interactions, et mettre en évidence les fichiers les plus importants à examiner en premier.
Sécurité et dépendances
Audit de sécurité des dépendances
Analysez les bibliothèques tierces et les dépendances pour les problèmes de sécurité.
Veuillez analyser toutes les dépendances tierces dans cette base de code pour les vulnérabilités de sécurité potentielles et suggérer des alternatives plus sûres si nécessaire.
Analyse d'intégration de bibliothèques
Comprenez comment les bibliothèques externes sont intégrées dans votre base de code.
Analysez comment cette base de code s'intègre avec les bibliothèques externes et suggérez des améliorations pour une meilleure maintenabilité.
Analyse de sécurité complète
Analysez votre base de code entière pour les vulnérabilités de sécurité potentielles et obtenez des recommandations actionnables.
Effectuez un audit de sécurité complet de cette base de code. Vérifiez les vulnérabilités communes comme l'injection SQL, XSS, les problèmes d'authentification et la gestion non sécurisée des données. Fournissez des recommandations spécifiques pour chaque découverte.
Architecture et performance
Révision de conception d'API
Révisez la conception de votre API pour la cohérence, les meilleures pratiques et les améliorations potentielles.
Révisez tous les endpoints d'API REST dans cette base de code. Vérifiez la cohérence dans les conventions de nommage, l'utilisation des méthodes HTTP, les formats de réponse et la gestion des erreurs. Suggérez des améliorations suivant les meilleures pratiques REST.
Planification de migration de framework
Obtenez des plans de migration détaillés pour mettre à jour vers des frameworks ou langages modernes.
Créez un plan de migration étape par étape pour convertir cette base de code de [framework actuel] vers [framework cible]. Incluez l'évaluation des risques, l'effort estimé et l'ordre de migration recommandé.
Optimisation des performances
Identifiez les goulots d'étranglement de performance et recevez des recommandations d'optimisation.
Analysez cette base de code pour les goulots d'étranglement de performance. Recherchez les algorithmes inefficaces, les requêtes de base de données inutiles, les fuites mémoire et les zones qui pourraient bénéficier de mise en cache ou d'optimisation.