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使用案例

Repomix 的優勢在於能夠與任何訂閱服務如 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 配合使用而無需擔心成本,同時提供完整的程式碼庫上下文,消除檔案探索的需要——使分析更快速且通常更準確。

有了完整的程式碼庫作為上下文,Repomix 能夠支援廣泛的應用,包括實作規劃、錯誤調查、第三方函式庫安全檢查、文件生成等等。

實際案例

搭配 AI 助手使用 Repomix(Grok 範例)

這個影片展示如何使用 Repomix 的網頁介面將 GitHub 儲存庫轉換為 AI 可讀的格式,然後上傳到 Grok 等 AI 助手進行策略規劃和程式碼分析。

使用案例:快速儲存庫轉換供 AI 工具使用

  • 透過網頁介面打包公開的 GitHub 儲存庫
  • 選擇格式:XML、Markdown 或純文字
  • 上傳到 AI 助手以理解程式碼庫

搭配 Simon Willison 的 LLM CLI 工具使用 Repomix

學習如何結合 Repomix 與 Simon Willison 的 llm CLI 工具 來分析整個程式碼庫。這個影片展示如何將儲存庫打包成 XML 格式並提供給各種 LLM 進行問答、文件生成和實作規劃。

使用案例:使用 LLM CLI 進行強化的程式碼庫分析

  • 使用 repomix 指令打包儲存庫
  • 使用 --remote 旗標直接從 GitHub 打包
  • 使用 -f repo-output.xml 將輸出附加到 LLM 提示

LLM 程式碼生成工作流程

了解開發者如何使用 Repomix 將完整的程式碼庫上下文提供給 Claude 和 Aider 等工具。這使得 AI 驅動的漸進式開發、更智慧的程式碼審查和自動化文件生成成為可能,同時在整個專案中保持一致性。

使用案例:透過 AI 協助的精簡開發工作流程

  • 提取完整的程式碼庫上下文
  • 為 LLM 提供上下文以實現更好的程式碼生成
  • 在整個專案中保持一致性

閱讀完整工作流程 →

為 LLM 建立知識資料包

作者們正在使用 Repomix 將他們的書面內容——部落格、文件和書籍——打包成與 LLM 相容的格式,讓讀者能夠透過 AI 驅動的問答系統與他們的專業知識互動。

使用案例:知識分享與互動式文件

  • 將文件打包成 AI 友善的格式
  • 啟用與內容的互動式問答
  • 建立全面的知識庫

了解更多關於知識資料包 →

其他範例

程式碼理解與品質

錯誤調查

與 AI 分享您的整個程式碼庫,以識別跨多個檔案和相依性的問題根本原因。

這個程式碼庫在伺服器端有記憶體洩漏問題。應用程式運行幾小時後會當機。請分析整個程式碼庫並識別潛在原因。

實作規劃

獲得考慮您整個程式碼庫架構和現有模式的全面實作建議。

我想為這個應用程式新增使用者驗證功能。請檢視目前的程式碼庫結構,並建議最適合現有架構的方法。

重構協助

獲得在整個程式碼庫中保持一致性的重構建議。

這個程式碼庫需要重構以提高可維護性。請在保持現有功能完整的同時建議改進。

程式碼審查

考慮整個專案上下文的全面程式碼審查。

請審查這個程式碼庫,就像您在進行徹底的程式碼審查一樣。專注於程式碼品質、潛在問題和改進建議。

文件生成

生成涵蓋您整個程式碼庫的全面文件。

為這個程式碼庫生成全面的文件,包括 API 文件、設定說明和開發者指南。

知識萃取

從您的程式碼庫中萃取技術知識和模式。

萃取並記錄這個程式碼庫中使用的關鍵架構模式、設計決策和最佳實務。

程式碼庫新手上路

幫助新團隊成員快速理解您的程式碼庫結構和關鍵概念。

您正在幫助一位新開發者了解這個程式碼庫。請提供架構概覽,解釋主要元件及其互動,並強調最重要的檔案以供首次審查。

安全性與相依性

相依性安全稽核

分析第三方函式庫和相依性以發現安全問題。

請分析這個程式碼庫中的所有第三方相依性,尋找潛在的安全漏洞,並在必要時建議更安全的替代方案。

函式庫整合分析

了解外部函式庫如何整合到您的程式碼庫中。

分析這個程式碼庫如何與外部函式庫整合,並建議改進以獲得更好的可維護性。

全面安全掃描

分析您的整個程式碼庫以發現潛在的安全漏洞並獲得可行的建議。

對這個程式碼庫進行全面的安全稽核。檢查常見的漏洞如 SQL 注入、XSS、驗證問題和不安全的資料處理。為每個發現提供具體的建議。

架構與效能

API 設計審查

審查您的 API 設計以確保一致性、最佳實務和潛在改進。

審查這個程式碼庫中的所有 REST API 端點。檢查命名慣例、HTTP 方法使用、回應格式和錯誤處理的一致性。根據 REST 最佳實務建議改進。

框架遷移規劃

獲得詳細的遷移計劃以更新到現代框架或語言。

建立一個逐步遷移計劃,將這個程式碼庫從[目前框架]轉換到[目標框架]。包括風險評估、預估工作量和建議的遷移順序。

效能最佳化

識別效能瓶頸並接收最佳化建議。

分析這個程式碼庫的效能瓶頸。尋找低效率的演算法、不必要的資料庫查詢、記憶體洩漏和可能受益於快取或最佳化的區域。

Released under the MIT License.