files-to-prompt 目录连接器

它解决什么问题

把一个仓库或目录交给 LLM 时，最常见的做法是复制粘贴一堆文件，再手动删掉 node_modules、.venv 之类的内容。这种做法既容易遗漏，也容易把无关代码混进上下文。files-to-prompt 要解决的问题很具体：把目录内容稳定地、可过滤地转换成一个 prompt 文本，让代码库能以可预测的方式进入模型上下文。

它如何工作

核心能力集中在几条线上：

• 目录拼接：传入一个或多个文件/目录路径，把其中的文件内容按顺序拼成单个文本。
• 扩展名过滤：通过 -e 只保留指定后缀的文件，适合只关心 .py 或 .md 的场景。
• gitignore 感知：默认遵循 .gitignore，构建产物和依赖目录会自动排除，不需要额外配置。
• 格式输出：支持 Markdown fenced code blocks（可带行号）和 Claude XML 格式，方便不同模型的上下文组织方式。
• stdin 管道：输出可以接给下游命令，形成 files-to-prompt ... | other-tool 的组合式工作流。

关键步骤很直白：选定目录 → 应用过滤规则 → 生成文本 → 交给 LLM 或管道。

适用边界与注意点

• 它只做文本拼接，不做语义理解。二进制文件、超大文件仍可能撑爆上下文窗口，需要自己控制范围。
• 行号会改变代码在模型眼里的形态，训练/评测场景下要注意与原始文件的一致性。
• 对单个巨型文件没有拆分能力，粒度仍取决于你传进来的路径。