उपयोग के मामले
Repomix की शक्ति इसकी क्षमता में है कि यह ChatGPT, Claude, Gemini, Grok जैसी किसी भी सब्सक्रिप्शन सेवा के साथ काम करता है बिना लागत की चिंता के, साथ ही पूरा कोडबेस संदर्भ प्रदान करता है जो फाइल एक्सप्लोरेशन की आवश्यकता को समाप्त करता है—विश्लेषण को तेज़ और अक्सर अधिक सटीक बनाता है।
पूरा कोडबेस संदर्भ के रूप में उपलब्ध होने के साथ, Repomix व्यापक अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है जिसमें कार्यान्वयन योजना, बग जांच, तृतीय-पक्ष पुस्तकालय सुरक्षा जांच, दस्तावेज़ीकरण निर्माण, और बहुत कुछ शामिल है।
वास्तविक-जीवन के उदाहरण
AI सहायकों के साथ Repomix का उपयोग (Grok उदाहरण)
यह वीडियो दिखाता है कि Repomix के वेब इंटरफेस का उपयोग करके GitHub रिपॉजिटरी को AI-पठनीय प्रारूप में कैसे परिवर्तित करें, फिर रणनीतिक योजना और कोड विश्लेषण के लिए Grok जैसे AI सहायकों में अपलोड करें।
उपयोग का मामला: AI उपकरणों के लिए त्वरित रिपॉजिटरी रूपांतरण
- वेब इंटरफेस के माध्यम से सार्वजनिक GitHub रिपॉजिटरी पैक करें
- प्रारूप चुनें: XML, Markdown, या सादा टेक्स्ट
- कोडबेस समझ के लिए AI सहायकों में अपलोड करें
Simon Willison के LLM CLI टूल के साथ Repomix का उपयोग
पूरे कोडबेस का विश्लेषण करने के लिए Simon Willison के llm CLI टूल के साथ Repomix को जोड़ना सीखें। यह वीडियो दिखाता है कि रिपॉजिटरी को XML प्रारूप में कैसे पैकेज करें और Q&A, दस्तावेज़ीकरण निर्माण और कार्यान्वयन योजना के लिए विभिन्न LLMs को कैसे फीड करें।
उपयोग का मामला: LLM CLI के साथ उन्नत कोडबेस विश्लेषण
repomix
कमांड के साथ रिपॉजिटरी पैकेज करें- GitHub से सीधे पैक करने के लिए
--remote
फ्लैग का उपयोग करें -f repo-output.xml
के साथ LLM प्रॉम्प्ट्स के लिए आउटपुट अटैच करें
LLM कोड जेनरेशन वर्कफ़्लो
सीखें कि कैसे एक डेवलपर Repomix का उपयोग करके पूरे कोडबेस संदर्भ को Claude और Aider जैसे टूल्स में फीड करता है। यह AI-चालित वृद्धिशील विकास, स्मार्ट कोड रिव्यू और स्वचालित दस्तावेज़ीकरण को सक्षम बनाता है, सभी प्रोजेक्ट-व्यापी स्थिरता बनाए रखते हुए।
उपयोग का मामला: AI सहायता के साथ सुव्यवस्थित विकास वर्कफ़्लो
- पूरा कोडबेस संदर्भ निकालें
- बेहतर कोड जेनरेशन के लिए LLMs को संदर्भ प्रदान करें
- पूरे प्रोजेक्ट में स्थिरता बनाए रखें
LLMs के लिए ज्ञान डेटापैक बनाना
लेखक Repomix का उपयोग करके अपनी लिखित सामग्री—ब्लॉग, दस्तावेज़ीकरण और पुस्तकें—को LLM-संगत प्रारूप में पैकेज करते हैं, जो पाठकों को AI-संचालित Q&A सिस्टम के माध्यम से उनकी विशेषज्ञता के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाता है।
उपयोग का मामला: ज्ञान साझाकरण और इंटरैक्टिव दस्तावेज़ीकरण
- दस्तावेज़ीकरण को AI-अनुकूल प्रारूप में पैकेज करें
- सामग्री के साथ इंटरैक्टिव Q&A को सक्षम करें
- व्यापक ज्ञान आधार बनाएं
ज्ञान डेटापैक के बारे में और जानें →
अन्य उदाहरण
कोड समझ और गुणवत्ता
बग जांच
कई फाइलों और निर्भरताओं में समस्याओं के मूल कारण की पहचान करने के लिए अपना पूरा कोडबेस AI के साथ साझा करें।
इस कोडबेस में सर्वर में मेमोरी लीक की समस्या है। एप्लिकेशन कई घंटों तक चलने के बाद क्रैश हो जाता है। कृपया पूरे कोडबेस का विश्लेषण करें और संभावित कारणों की पहचान करें।
कार्यान्वयन योजना
व्यापक कार्यान्वयन सलाह प्राप्त करें जो आपके पूरे कोडबेस आर्किटेक्चर और मौजूदा पैटर्न को ध्यान में रखती है।
मैं इस एप्लिकेशन में उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण जोड़ना चाहता हूं। कृपया वर्तमान कोडबेस संरचना की समीक्षा करें और सबसे अच्छा दृष्टिकोण सुझाएं जो मौजूदा आर्किटेक्चर के साथ फिट हो।
रिफैक्टरिंग सहायता
रिफैक्टरिंग सुझाव प्राप्त करें जो आपके पूरे कोडबेस में स्थिरता बनाए रखते हैं।
इस कोडबेस को रखरखाव में सुधार के लिए रिफैक्टरिंग की आवश्यकता है। कृपया मौजूदा कार्यक्षमता को बरकरार रखते हुए सुधार सुझाएं।
कोड समीक्षा
व्यापक कोड समीक्षा जो पूरे प्रोजेक्ट संदर्भ को ध्यान में रखती है।
कृपया इस कोडबेस की समीक्षा करें जैसे कि आप एक पूर्ण कोड समीक्षा कर रहे हों। कोड गुणवत्ता, संभावित समस्याओं और सुधार सुझावों पर ध्यान दें।
दस्तावेज़ीकरण निर्माण
व्यापक दस्तावेज़ीकरण जेनरेट करें जो आपके पूरे कोडबेस को कवर करता है।
इस कोडबेस के लिए व्यापक दस्तावेज़ीकरण जेनरेट करें, जिसमें API दस्तावेज़ीकरण, सेटअप निर्देश और डेवलपर गाइड शामिल हैं।
ज्ञान निष्कर्षण
अपने कोडबेस से तकनीकी ज्ञान और पैटर्न निकालें।
इस कोडबेस में उपयोग किए गए प्रमुख आर्किटेक्चरल पैटर्न, डिज़ाइन निर्णय और सर्वोत्तम प्रथाओं को निकालें और दस्तावेज़ करें।
कोडबेस ऑनबोर्डिंग
नई टीम सदस्यों को आपके कोडबेस संरचना और मुख्य अवधारणाओं को जल्दी समझने में मदद करें।
आप एक नए डेवलपर को इस कोडबेस को समझने में मदद कर रहे हैं। कृपया आर्किटेक्चर का अवलोकन प्रदान करें, मुख्य घटकों और उनकी बातचीत की व्याख्या करें, और पहले समीक्षा करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण फाइलों को हाइलाइट करें।
सुरक्षा और निर्भरताएं
निर्भरता सुरक्षा ऑडिट
सुरक्षा मुद्दों के लिए तृतीय-पक्ष पुस्तकालयों और निर्भरताओं का विश्लेषण करें।
कृपया इस कोडबेस में सभी तृतीय-पक्ष निर्भरताओं का संभावित सुरक्षा कमजोरियों के लिए विश्लेषण करें और आवश्यक होने पर सुरक्षित विकल्प सुझाएं।
पुस्तकालय एकीकरण विश्लेषण
समझें कि बाहरी पुस्तकालय आपके कोडबेस में कैसे एकीकृत हैं।
इस कोडबेस का विश्लेषण करें कि यह बाहरी पुस्तकालयों के साथ कैसे एकीकृत होता है और बेहतर रखरखाव के लिए सुधार सुझाएं।
व्यापक सुरक्षा स्कैनिंग
संभावित सुरक्षा कमजोरियों के लिए अपने पूरे कोडबेस का विश्लेषण करें और कार्यान्वित सिफारिशें प्राप्त करें।
इस कोडबेस का व्यापक सुरक्षा ऑडिट करें। SQL इंजेक्शन, XSS, प्रमाणीकरण मुद्दे और असुरक्षित डेटा हैंडलिंग जैसी सामान्य कमजोरियों की जांच करें। प्रत्येक खोज के लिए विशिष्ट सिफारिशें प्रदान करें।
आर्किटेक्चर और प्रदर्शन
API डिज़ाइन समीक्षा
स्थिरता, सर्वोत्तम प्रथाओं और संभावित सुधारों के लिए अपने API डिज़ाइन की समीक्षा करें।
इस कोडबेस में सभी REST API एंडपॉइंट्स की समीक्षा करें। नामकरण परंपराओं में स्थिरता, HTTP मेथड्स उपयोग, रिस्पॉन्स फॉर्मेट और एरर हैंडलिंग की जांच करें। REST सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुसार सुधार सुझाएं।
फ्रेमवर्क माइग्रेशन योजना
आधुनिक फ्रेमवर्क या भाषाओं में अपडेट के लिए विस्तृत माइग्रेशन योजना प्राप्त करें।
इस कोडबेस को [वर्तमान फ्रेमवर्क] से [लक्षित फ्रेमवर्क] में परिवर्तित करने के लिए चरणबद्ध माइग्रेशन योजना बनाएं। जोखिम मूल्यांकन, अनुमानित प्रयास और अनुशंसित माइग्रेशन क्रम शामिल करें।
प्रदर्शन अनुकूलन
प्रदर्शन अड़चनों की पहचान करें और अनुकूलन सिफारिशें प्राप्त करें।
इस कोडबेस का प्रदर्शन अड़चनों के लिए विश्लेषण करें। अक्षम एल्गोरिदम, अनावश्यक डेटाबेस क्वेरी, मेमोरी लीक और कैशिंग या अनुकूलन से लाभ उठा सकने वाले क्षेत्रों की तलाश करें।