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Oggi stiamo parlando Gigningestun’estensione per il browser che trasforma qualsiasi deposito GitHub in un formato di testo perfettamente digeribile per LLM (modelli di grandi dimensioni).

La prima cosa da sapere è che questa estensione si inserisce direttamente nel browser (Chrome, Firefox o Edge) e aggiunge un pulsante “aperto in Gingingest” sui depositi GitHub. Un singolo clic è sufficiente per trasformare tutto il codice sorgente in un formato ottimizzato per il prompt.

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Ma a cosa serve esattamente?

Bene, immagina di voler avere un progetto open source analizzato da un AI o addirittura di averlo generato automaticamente la documentazione? E perché non ottenere suggerimenti per il miglioramento del codice o semplicemente comprendere rapidamente l’architettura di un progetto & MLDR;

  • Analisi del codice legacy : Dai il tuo vecchio codice a un LLM per aiutarti a capirlo e modernizzarlo
  • Revisione del codice automatizzato : Ottieni una prima opinione sulle tue richieste
  • Migrazione dei progetti : Facilitare la transizione verso le nuove tecnologie consentendo all’IA analizzare la struttura esistente
  • Nuovo onboarding : Consenti ai nuovi arrivati ​​di porre domande pertinenti in base al codice
  • Documentazione intelligente : Genera una prima versione della documentazione tecnica
  • Audit di sicurezza : Facilitare l’analisi automatizzata delle potenziali vulnerabilità
  • Contributo semplificato : Comprendere rapidamente un progetto per poter contribuire
  • Apprendimento accelerato : Analizza i progetti open source per ottenere buone pratiche

In questo modo, invece di copiare manualmente i file uno per uno (che cucina!), Giing più si prende cura di tutto correttamente per te e devi solo copiare incollarlo in Claude o Chatgpt.

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L’estensione non è contenta di trasformare stupidamente il codice. Ti fornisce anche statistiche molto utili:

  • La struttura completa di file e cartelle
  • La dimensione totale dell’estratto
  • Il numero di token (cruciale per rispettare i limiti di LLM)

Queste informazioni ti consentono di ottimizzare i tuoi suggerimenti ed evitare spiacevoli sorprese.

Per auto-caccia a questa cosa a casa con Docker, prima costruisci l’immagine come questa:

docker build -t gitingest .

Quindi eseguire il contenitore:

docker run -d --name gitingest -p 8000:8000 gitingest

L’applicazione sarà quindi disponibile aladresse http://localhost:8000.

È veloce, efficiente e rispettoso della privacy. In questo modo, non ci sono più scuse per non sfruttare il potere dell’IA nei tuoi progetti!

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