code2prompt code2prompt — это командный инструмент, который преобразует код в запросы для LLM, учитывая структуру кода, шаблоны и токены. Он генерирует оформленные Markdown-выводы для моделей типа GPT и Claude, а также помогает быстро разрабатывать промпты для любых кодовых баз, с возможностью настройки через шаблоны Handlebars и поддержкой .gitignore.
Рекомендуемые статьи
Dead-Man-Hand
👁 32
Dead-Man-Hand Dead-Man-Hand — это система, автоматически выполняющая заранее заданные действия в случае смерти пользователя, акцентируя внимание на конфиденциальности и безопасности. Все действия шифруются и становятся доступными лишь после установления смерти, что происходит при
Ollama Web UI
👁 35
Ollama Web UI Ollama Web UI — это удобный веб-интерфейс для взаимодействия в чате с ИИ Llama аналогичный ChatGPT Он имеет интуитивно понятный интерфейс адаптивный дизайн быстрое реагирование и простую настройку с помощью Docker или Kubernetes Поддерживается подсветка синтаксиса к
cloudproxy
👁 33
cloudproxy Cloudproxy — это инструмент для скрытия IP-адреса ваших скраперов за облачными серверами, что повышает эффективность сбора данных. Он позволяет быстро развертывать пул прокси-серверов через популярных облачных провайдеров, используя только API-токен, без необходимости
Khal
👁 29
Khal Khal — это командный интерфейс для работы с календарем, который поддерживает стандарты CalDAV и позволяет синхронизироваться через vdirsyncer. Он предоставляет возможность не только читать и редактировать события, но и быстро добавлять новые. Программа совместима с Python 3.
AzerothCore
👁 55
AzerothCore AzerothCore — это игровое серверное приложение и платформа с открытым исходным кодом для MMORPG на основе World of Warcraft AzerothCore стремится воссоздать игровой процесс оригинальной игры из патча 3 3 5a Высокая модульность обеспечивающая возможность настройки и ун
BrowserForge
👁 36
BrowserForge BrowserForge — это инструмент для генерации заголовков браузера и отпечатков браузера, который моделирует активность, операционные системы и устройства на основе реальных данных. Проект реализован с использованием библиотеки Apify на Python и применяет байесовскую ге