GitIngest - Transformez votre code en prompts pour LLM
Aujourd’hui, on parle de GitIngest, une extension pour votre navigateur qui transforme n’importe quel dépôt GitHub en un format de texte parfaitement digeste pour les LLM (Large Language Models).
La 1ère chose à savoir c’est que cette extension s’intègre directement dans votre navigateur (Chrome, Firefox ou Edge) et ajoute un bouton “Open in GitIngest” sur les pages de dépôts GitHub. Un seul clic suffit ainsi pour transformer tout le code source en un format optimisé pour les prompts.
Mais à quoi ça sert exactement ?
Et bien, imaginons que vous souhaitiez faire analyser un projet open source par une IA ou encore lui faire générer de la documentation automatiquement ? Et pourquoi pas obtenir des suggestions d’amélioration de code ou tout simplement comprendre rapidement l’architecture d’un projet…
- Analyse de code legacy : Donnez tout votre vieux code à un LLM pour qu’il vous aide à le comprendre et le moderniser
- Revue de code automatisée : Obtenez un premier avis sur vos Pull Requests
- Migration de projets : Facilitez la transition vers de nouvelles technologies en laissant l’IA analyser la structure existante
- Onboarding des nouveaux : Permettez aux nouveaux arrivants de poser des questions pertinentes sur la base de code
- Documentation intelligente : Générez une première version de la documentation technique
- Audits de sécurité : Facilitez l’analyse automatisée des vulnérabilités potentielles
- Contribution simplifiée : Comprenez rapidement un projet pour pouvoir y contribuer
- Apprentissage accéléré : Analysez des projets open source pour en tirer des bonnes pratiques
Comme ça, au lieu de copier-coller manuellement les fichiers un par un (quelle galère !), GitIngest s’occupe de tout formatter proprement pour vous et vous n’avez plus qu’à copier coller ça dans Claude ou ChatGPT.
L’extension ne se contente pas de transformer bêtement le code. Elle vous fournit aussi des statistiques très utiles :
- La structure complète des fichiers et dossiers
- La taille totale de l’extrait
- Le nombre de tokens (crucial pour respecter les limites des LLM)
Ces informations vous permettent d’optimiser vos prompts et d’éviter les mauvaises surprises.
Pour auto-héberger ce truc chez vous avec Docker, construisez d’abord l’image comme ceci :
docker build -t gitingest .
Puis exécutez le conteneur :
docker run -d --name gitingest -p 8000:8000 gitingest
L’application sera alors disponible à l’adresse http://localhost:8000.
C’est rapide, efficace et respectueux de la vie privée. Comme ça, plus d’excuse pour ne pas tirer parti de la puissance des IA dans vos projets !
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