实用工具
把文件拖到这里
或者点击选择文件。文件只在当前标签页里处理，不会上传到任何服务器。
让模型理解整个项目，文件以一份边界清晰的文档送进去，效果远好于零零散散地粘贴。选中源码文件，这个工具就按 yamadashy/repomix 带火的格式输出：一段简短说明、目录树，然后是每个带路径的文件，可选 XML 标签或 Markdown。依赖目录、锁文件、压缩后的打包产物和二进制文件会被跳过，每个文件都用 o200k_base 分词器统计 token 数，粘贴之前就知道能不能塞进上下文窗口。
它是怎么工作的
- 路径中含 node_modules 或 .git 的文件、pnpm-lock.yaml 这类锁文件、压缩文件和 source map、含 NUL 字节或非法 UTF-8 的文件都会被跳过。
- Markdown 格式下，每个文件外层围栏的反引号数量都多于文件内部出现的反引号，带代码块的 README 也不会把围栏撑破。
- 打包结果可以直接复制，也可以下载成 repo-prompt.xml 或 repo-prompt.md，被跳过的文件清单写在文档开头的说明里。
你的数据去了哪里
哪也没去。本工具完全在你的浏览器里运行：你粘贴的文本由页面处理，不会传输到任何服务器，也不会写进任何日志。
本工具免费且无需登录，运行结果只存在于你当前的页面里，不会被保存到任何地方。
它要花多少
本工具完全免费，不需要登录，也不消耗积分。
常见问题
- 能直接选整个文件夹吗？
- 这里的文件选择框支持多选，进入文件夹后用 Ctrl+A 或 Cmd+A 全选即可，文件会保留文件名但不保留目录路径。真正的仓库有多层目录和需要遵守的 .gitignore，建议在项目里直接运行 npx repomix，它还提供代码压缩和密钥扫描。
- token 数准不准？
- 对 o200k_base 是精确的，这是 GPT-4o 及之后 OpenAI 模型的分词器。Claude、通义千问、DeepSeek、Llama 用的分词器不同，代码的 token 数可能明显偏高或偏低，要卡某个模型的上下文上限时，请把这个数字当作留有余量的估算。
- 选 XML 还是 Markdown？
- XML 标签让文件边界在任何情况下都不含糊，即使文件里有 Markdown 围栏或看起来像标题的内容；Anthropic 的提示词指南也推荐用标签组织结构化输入。Markdown 对人更易读，在聊天界面里还能渲染。两种格式的内容完全相同。
背后的开源项目
本工具是独立实现，并未打包第三方库。yamadashy/repomix（MIT）在代码层面做的是同一件事——如果你需要在自己的程序里实现它，从那里开始，而不是调用一个网页。
yamadashy/repomix也常被称作
- 代码打包给ai
- repomix在线
- 代码转prompt
- 把项目代码喂给chatgpt
- 代码token计算
- 代码上下文打包