repo
将GitHub或本地代码仓库转换为结构化文本，便于AI分析。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：repo。 它的用途是：将GitHub或本地代码仓库转换为结构化文本，便于AI分析。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/repo/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘请帮我分析这个项目的整体架构和主要依赖。’ 它会先调用to-txt-mcp将您指定的GitHub仓库转换为一个结构化的文本摘要，然后基于这个完整的代码上下文，为您生成一份清晰的项目架构分析报告。
介绍
to-txt-mcp 是一个专为AI辅助编程设计的工具，它能将整个GitHub或本地代码仓库的内容转换为结构化的文本文件。这解决了AI模型（如Claude、Cursor内置AI）因上下文长度限制而难以直接分析大型项目代码库的问题。
使用时，您只需提供仓库路径，该工具便会遍历所有文件，根据预设或自定义的过滤规则（如忽略node_modules、.git等目录），将代码文件内容提取并整合到一个或多个文本文件中。它还支持令牌管理，帮助您控制输出文件的大小，以适应不同AI模型的上下文窗口。
该工具非常适合需要借助AI进行代码审查、项目理解或知识提取的开发者。无论是全栈开发、后端开发还是智能体开发者，在处理陌生或遗留项目时，都能通过它快速为AI准备好完整的代码上下文。
建议在使用前，通过配置文件仔细设置需要包含或排除的文件类型和目录，以避免生成无关内容。同时，注意生成的文本文件可能包含敏感信息，请妥善处理。对于超大型仓库，建议分批次或按模块进行转换，以优化处理流程。
核心特点
与同类代码提取工具相比，它深度集成了Cursor的MCP（Model Context Protocol）协议，能无缝融入Cursor等AI IDE的工作流，并且内置了针对AI分析场景的令牌计算与智能分块功能，确保转换后的文本能直接、高效地被AI模型消费。
注意事项
不适合转换包含大量二进制文件（如图片、视频）或极度庞大（如超过数GB）的仓库，这可能导致处理时间过长或输出文件难以管理。
常见问题
如何过滤不需要的文件或目录？
可以通过配置文件指定glob模式来包含或排除特定文件和文件夹。
转换后的文本如何保证代码结构清晰？
工具会在输出中保留文件路径作为分隔，并可按需包含文件类型信息，以维持原始项目结构。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/repo/raw/index.md 读取 repo 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/repo/raw/index.md（查看排版版本）