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DevLab

Repo Snapshot — 把项目结构交给 AI

粘贴tree / find / fd的输出，将其转换为易于传递给AI编程助手（Claude Code / Cursor / GPT等）的预格式化Markdown。支持排除模式、文件大小·行数显示、按扩展名分组、深度限制、令牌数估计。

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文件

                    
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估算 tokens

                    
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        📋 如何获取输入
        
# 首选：tree（推荐，可读性最好）
tree -L 3 -I 'node_modules|.git|dist'

# 没有 tree 时：find
find . -type f -not -path '*/node_modules/*' -not -path '*/.git/*' | sort

# Rust 编写的高速替代：fd
fd --type f --hidden --exclude node_modules --exclude .git

# Mac/Linux 標準: ls -R
ls -R

# Windows PowerShell
Get-ChildItem -Recurse -File | Select-Object FullName


    






    
📖 常见的坑


        
把 tree 或 find 的输出粘贴进来，应用排除模式、最大深度与最大文件数，整理成便于交给 AI 的 Markdown，并显示大致的 token 数。处理全部在浏览器内完成。文件清单是用来「问该看哪里」的素材，本身并不包含答案——文件名说明不了内容，因此只给结构就去问具体的实现问题，是得不到精确回答的。

    
        

        

            
                

                    情形
                    会发生什么
                    怎么处理
                

            
            
                                

                    光是清单就把上下文吃光了
                    不设排除就跑 tree，node_modules、.git、vendor、dist、.next 会被整个收进来，动辄数十万 token——光这些就超出上下文上限，真正的问题与相关代码就再也塞不进去了。就算塞得下，情况也不会变好：大量无关文件会稀释模型本该关注的地方，回答的精度不升反降。「全都给它，它就会全都考虑到」并不成立；信息越多并不等于越好。
                    请一开始就设好排除模式——node_modules、.git、dist、build、vendor、*.lock 在几乎任何项目里都可以放心剔除。更有效的做法是：干脆不要交出整棵树——问题若关于认证，只给 src/auth/ 与 src/middleware/ 的清单就够了，而且收窄范围同样能提升回答质量。把最大深度设为 2~3，得到的清单只呈现各目录的职责划分——想传达项目全貌，这就足够；更深层的文件名，等确定了要看哪里之后再补上也不迟。显示大致 token 数，正是为了让你在发送之前做出这个判断。
                

                                

                    只给结构，却指望得到具体答案
                    文件名说明不了这个文件在做什么。utils.ts 的内容无从得知，UserService.php 里有哪些方法同样无从得知。因此「这个 bug 的原因在哪里」这类问题，仅凭结构无法回答，返回的只能是「大概在这一带吧」的猜测。这种用法的危险在于，猜测会以具体断言的形式返回，让人很容易不加验证就相信——其中可能混入并不存在的函数名，或与代码实际职责不符的描述。
                    请用结构来问「该看哪里」，再根据答案交出相应文件的内容——这两步走，才是实际最出精度的用法。第一问应写成「要追踪认证流程该读哪些文件」这样的形式，然后只打开确实存在的候选，把它们的内容交出去。也有一些问题仅凭结构就能回答：「这套目录结构遵循的是哪种设计模式」「哪些目录没有测试」「命名规范在哪里不一致」——这类问题里，文件名与它们的排布本身就是答案。意识到自己问的是哪一类问题，「只给结构」还是「连内容一起给」，答案自然就定了。
                

                                

                    文件名本身就是机密
                    目录结构不用暴露任何代码，就能说出大量信息。像 acme-corp-migration/、2026-q3-layoff-tool/、client-nintendo/ 这样的名字，本身就包含尚未公开的事实。同样，「仓库里存在 .env.production、credentials.json、id_rsa」这一信息，单凭它对攻击者就有用。此外，tree 的输出常在路径开头带着用户名——/home/tanaka/projects/... 或 C:\Users\yamada\...——于是个人姓名也一并被带了出去。
                    粘贴之前，请把输出从头到尾读一遍。排除模式只能删掉你已经知道的名字，项目名与客户名只能靠你自己找出来并替换。实务上，在项目根目录运行 tree，粘贴前把开头的路径删掉，用户名的问题就解决了。请把 .env*、*.pem、*credential* 加进排除模式——连「它们存在」这件事，通常都没必要传达出去。而最重要的一步确认是：在把任何东西交给 AI 之前，请查阅该服务关于「是否将你的输入用于训练」的政策，以及你所在组织的规章。通过付费 API 一般不会用于训练，但面向消费者的免费服务则取决于设置，而且禁止把内部代码发往外部的组织并不少见。
                

                            
        

    

    
        
输入的取法会改变结果。tree 最易读，它用连线画出层级，模型和人都能跟得上。没装 tree 的环境可以用 find . -type f 代替，但该格式每行都是一条完整路径，层级越深、相同的字符串重复越多，消耗的 token 也越多——文件一多，装个 tree 反而更省。使用 fd 则会自动遵循 .gitignore，即便不写排除模式，node_modules 之类也压根不会出现——这是三者中最省事的。最后给一条运维建议：与其每次重新生成这份清单，不如在项目根目录放一份描述结构的文件（如 ARCHITECTURE.md），长期来看更见效。一份「每个目录一行说明」的文档，在给 AI 提供上下文时、在新人加入时、在半年后你自己回头看时，都同样有用——而且与文件清单不同，它能记录下「为什么要这样划分」。

    









    
📖 使用方法

    
    
                
  1. 
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    在 shell 捕获树
    
                
    tree/find/fd/ls -R 输出并复制
    
            
    
        
    2. 
                
  2. 
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    粘贴并调整选项
    
                
    排除模式 / 深度 / 文件数
    
            
    
        
    3. 
                
  3. 
            3
            
    
                
    粘贴到 AI 助手
    
                
    粘贴到 Claude/Cursor/GPT 并提问
    
            
    
        
    4. 
            






    
❓ 常见问题

    

                

            
                没有 tree 命令？
                
            
            
使用 find / ls -R / fd

        

                

            
                文件太多
                
            
            
限制 "最大文件数" 或深度

        

                

            
                隐私？
                
            
            
完全浏览器内处理，不发送到服务器

        

                

            
                token 估算精度？
                
            
            
近似估算。精确用 Token Counter

        

            







    

        
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