onefilellm

一键抓取代码、论文、视频字幕,生成干净文本喂给LLM

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 180 🐛 待处理 3 👀 关注 15
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2027
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

onefilellm 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队jimmc414
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型arxiv,doi,github,ipynb,llm,papers,pdf,pmid,pull-request,repository,sci-hub,text,tiktoken,youtube-transcript-api
GitHub 星标★ 2027
上线时间2023-03-17 00:00:00
代码更新2026-06-12
仓库体积1.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

onefilellm 是一个将多种来源内容转换为单一文本文件的命令行工具,旨在简化大语言模型(LLM)的数据摄入流程。它支持从 GitHub 仓库、本地目录、GitHub Pull Request、arXiv 或 Sci-Hub 论文、YouTube 视频字幕以及网页文档 URL 等来源抓取内容,并自动整理为纯文本文件,同时复制到剪贴板,方便用户直接粘贴到 LLM 对话或知识库中。该工具解决了开发者或研究人员在准备 LLM 输入时面临的格式混乱、信息分散、手动复制效率低等问题。其核心能力包括:智能识别不同来源类型、自动提取正文与代码、过滤无关噪声(如导航栏、广告)、生成结构清晰的文本输出。通过简单的命令行操作,用户即可快速将外部知识或代码库转化为 LLM 可理解的格式,显著提升数据预处理效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2027

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 6 步

环境要求

  • Python 环境(可用 pip 安装依赖)
  • git(用于克隆仓库,可选)
  • 网络连接(抓取 GitHub、arXiv、网页等来源时需要)
  • GitHub 个人访问令牌(推荐,用于提升 API 访问额度)

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目仓库

    把 onefilellm 源码下载到本地。如果直接使用 pip 安装包,可跳过此步。

    git clone https://github.com/jimmc414/onefilellm.git
  2. 2安装项目依赖

    进入项目目录并安装 requirements.txt 中列出的依赖包,需联网。

    cd onefilellm
    pip install -r requirements.txt
  3. 3安装 CLI 命令

    以可编辑模式安装,之后可直接使用 onefilellm 命令代替 python onefilellm.py。

    pip install -e .
  4. 4或直接 pip 安装

    不想克隆仓库时,可直接从 PyPI 安装,CLI 和 Python API 均可使用。

    pip install onefilellm
  5. 5配置 GitHub Token

    设置令牌后访问 GitHub 仓库、Issue、PR 更稳定,避免匿名调用受限。

    export GITHUB_TOKEN="your_personal_access_token"
  6. 6运行工具聚合内容

    传入本地目录或 URL 等来源,工具会合并为单个 XML 文件并复制到剪贴板。

    onefilellm ./docs/ https://github.com/user/project/issues/123

关键配置

配置项必填说明示例
GITHUB_TOKEN否GitHub API 访问令牌,提升抓取额度与稳定性ghp_xxxxxxxxxxxxxxxx
OFFLINE_MODE否设为 1 时跳过所有网络操作,仅处理本地内容1
.env否放在项目根目录的环境变量文件,可写入上述配置GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxx
~/.onefilellm_aliases/aliases.json否别名存储文件,记录用户自定义的来源别名/home/user/.onefilellm_aliases/aliases.json

如何确认成功

在终端运行 onefilellm 命令后,若生成结构化 XML 文本并自动复制到剪贴板,即表示部署成功。

常见问题

Q:不设置 GitHub Token 能用吗?

A:可以运行,但抓取 GitHub 内容时受匿名 API 速率限制,建议设置 GITHUB_TOKEN 以获得更稳定的访问。

Q:必须克隆仓库才能使用吗?

A:不是,可直接执行 pip install onefilellm 安装,CLI 与 Python API 均可正常使用,无需克隆源码。

Q:怎么在无网络环境下使用?

A:设置环境变量 OFFLINE_MODE=1,工具会跳过所有网络操作,只处理本地文件内容。

Q:安装后提示找不到 onefilellm 命令?

A:确认已执行 pip install -e . 或 pip install onefilellm,并检查该 pip 对应的 Scripts/bin 目录是否在 PATH 中。

注意事项

  • GitHub Token 属于敏感信息,不要提交到代码仓库或公开分享。
  • 环境变量和 .env 文件均可配置,.env 需放在项目根目录下。
  • README 未列出具体命令行参数说明,使用时可通过 onefilellm --help 查看。

核心亮点

  • 支持多源输入:GitHub仓库、PR、arXiv论文、YouTube字幕、网页文档,覆盖主流知识场景
  • 自动清洗内容:过滤网页噪声、提取正文与代码,输出结构清晰的纯文本
  • 一键复制到剪贴板:生成文件后自动复制,无缝粘贴到LLM对话或工具中

不足之处

  • 依赖外部服务稳定性:Sci-Hub等非官方源可能因网络或法律问题失效
  • 文档/社区待观察:项目文档和社区支持尚不完善,高级用法需自行摸索

适用场景

  • 将GitHub开源项目代码库整理为单一文本,用于代码理解或生成文档
  • 抓取arXiv论文并转为文本,辅助论文阅读或摘要生成
  • 将YouTube视频字幕或网页教程转为文本,构建个人知识库

替代项目

gpt-repository-loader、llmware、txtai

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