Cuando los desarrolladores piden ayuda a ChatGPT u otros modelos de lenguaje, suelen tener dificultades para compartir su código de forma eficaz. Copiar y pegar archivos aislados hace que se pierda contexto importante como la estructura del proyecto, archivos relacionados y la visión global. Repo-Contextor resuelve este problema escaneando un repositorio Git local y generando un archivo de texto bien estructurado con el contenido del repositorio.
El resultado es un documento que puede compartirse con un LLM para depuración, explicación o colaboración, aportando la estructura del árbol del proyecto, metadatos de Git y contenidos filtrados para no abrumar al modelo. Esto facilita tareas como identificar dependencias, localizar funciones críticas y entender el flujo de la aplicación sin enviar volcados de código sin procesar.
Detalles técnicos: Repo-Contextor está escrito en Python y diseñado como una herramienta CLI. La implementación está organizada bajo src/rcpack/ con módulos separados para responsabilidades claras. Entre ellos están cli.py para la interfaz de línea de comandos, discover.py para recorrer el sistema de archivos y recoger archivos, gitinfo.py para obtener metadatos del repositorio, treeview.py para construir la estructura del proyecto y una carpeta renderers para manejar formatos de salida como Markdown, JSON o YAML. Esta separación de responsabilidades facilita añadir nuevas funcionalidades en futuras versiones.
Trabajar en la versión 0.1 enseñó lecciones valiosas sobre cómo estructurar un proyecto Python usando pyproject.toml y el layout src/, y por qué dividir la lógica en módulos hace el código más mantenible. También afianzó buenas prácticas en flujos de trabajo con Git y GitHub, desde crear un repositorio correctamente con README y LICENSE hasta gestionar issues, commits y releases.
En el empaquetado para LLMs aprendimos el reto de proporcionar contexto suficiente sin saturar al modelo. Las vistas en árbol y los ficheros filtrados resultan mucho más útiles que enviar volcados crudos. Además hubo desafíos prácticos como resolver conflictos de merge y evitar que carpetas como .vscode o rcpack.egg_info quedaran incluidas por error, lo que obligó a repasar cómo limpiar el historial y gestionar múltiples carpetas en el repositorio.
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